/
Автор: Венда В.Ф.
Теги: высшие психические процессы компьютерные технологии искусственный интеллект автоматика издательство машиностроение эргономика
ISBN: 5-217-01006-1
Год: 1990
Текст
В. Ф. Венд a СИСТЕМЫ
ГИБРИДНОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
/|Ж^ЖЛ 9 ЭВОЛЮЦИЯ,
\ ПСИХОЛОГИЯ,
\ \ информатика
ББК 32.813
В29
УДК [007:159.955],00L76+[3314OL1:68L3]
Рецензент д-р те хи. наук проф. ЕВГРАФ^
Веада В. Ф.
В29 Сисгемы гибридного интеллекта: Эволюция. психолс
гия, информатика. — М/ Машиностроение, 1990. —448 с.:
ил.
ISBN 5-217-01006-1
Впервые сформулированы законы взаимной адаптации и трзнсформа
цни структур систем, принципы синтеза и функционирования естествен-
ных, эволюционно сложившихся и искусственных, человеко-машинных
и социо технических, гибридных интеллектуальных систем Системы гиб-
ридною интеллекта, основанные на применении адаптивной информа-
ционно вычислительной техники, предназначены для коллективного ренте
ния наиболее сложных и отвегственных задач в оперативном управлении
производством, специальном Образовании, проектировании сложных си-
стем и новой техники» прогнозировании и планировании развития народ-
ного хозяйства, охране окружающей среды, научных исследованиях.
Даны психологические и эргономические рекомендации по проектирова-
нию информационных средств и обеспечению безопасности систем человек—
машина — среда
Для научных работников г области психологии, эргономики, информа-
ционно-вычислительной техники, автоматизированных систем управления
и обучения, а также может быть полезна для инженерно технических
работников, занимающихся проектированием информационно-вычисли-
тельных систем с искусственным интеллектом.
М02070000-131
038 (01)—00
SSBN 5-217-01006-1
, , ББК 32.813
? * ’ Я' 1
1g) В; уф. Вейда, 1990
Оглавление
J
Предисловие......................................................... 5
Введение. Психология и эргономика в развитии и проектировании ин-
формационйых и интеллектуальных систем............................. 13
Раздел I. Теоретические основы анализа и организации
систем гибридного интеллекта.................................... 23
Глава Законы взаимной адаптации и эволюция систем.............. 23
1.1 Развитие систем как процесс взаимной адаптации. Коадаптика 23
1 2. Законы взаимной адаптации (коадаптики) для произволь-
ных, живых и искусственных систем . . ............. 25
1.3. Закон дискретных рядов структур-стратегий сложных систем 33
1.4 Основной закон траисформатики и его следствия .... 35
Глава 2. Структуры и стратегии переработки информации человеком
и их трансформации в ходе обучения.............................. 41
2 I. Экспоненциальные модели обучения и их частный характер 41
2 2 Трансформационная теория обучения и структурной дина-
мики систем . . .......... ... 44
2 3 Реверсивные трансформации структур-стратегий ...... 52
2 4 Трансформационная динамика систем - . . .... 66
2 5 Трансформационные процессы в физических системах ... 76
2 6 Трансформационные процессы в физиологии, спорте, меди-
цине 90
Глава 3. Эволюционная психология развития естественных и искус-
ственных систем гибридного интеллекта .... . . 122
3.1. Эволюционная природа интеллектуальной активности живых
систем . . .......... .... . . 122
3 2. Человек и ЭВМ на пути к гибридному интеллекту . . . . 149
3 3 Развитие интеллектуальных систем в природе, обществе,
технике.................................................. 179
Глава 4. Трансформационная динамика прогресса интеллектуальных
и информационных систем ........................... .... 215
4 1 Проблемы прогнозирования научно технического прогресса 215
v 4 2 Трансформационная классификация гидов прогресса.... 221
4 3 Интеллектуальные факторы и динамика научно технического 226
прогресса
Глава 5. Трансформационные модели развития системы н ггедагоги-
ческих основ образования.................................. . 240
5 1. Образование как процесс взаимной адаптации человека с при-
родой, обществом, техникой. Путь к непрерывному обра-
зованию ..................................................* 240
3
5.2. Трансформационные модели профессионального обучения и
непрерывного образования................................ 253
5.3. Информатика и управление трансформационными процессами
в индивидуализированном обучении ....................... 258
Раздел И- Психологические и информационные аспекты
взаимной адаптации а системах гибридного
интеллекта ....................................................... 273
Глава 6. Процессы взаимной адаптации, конвергенции и дивергенции
систем......................................................... 273
6.1. Конвергенция и синхронизация структур систем........... 273
6.2. Десинхронизация и дивергенция структур систем........ 284
Глава 7. Условия, методы и информационные средства интеллекту-
ального развития............................................... 301
7.1. Проблемы компьютерной педаюгикн ...................... 301
7.2. Психологические факторы сложности сенсорной и интеллек-
туальной деятельности ...................................... 309
7.3. Перспективы применения систем гибридного интеллекта в ин-
форматике и образовании ................................... 314
7.4. Проблемы многоуровневой адаптации средств информатики
в обучающих системах........................................ 319
Глава S. Перспективы развития форм диалогов в системах гибридного
интеллекта ................................................... 325
8.1. Информатика кик основа оптимизации психологических фак-
торов сложности интеллектуальной деятельности........... 325
8.2. Психологические проблемы групповой интеллектуальной дея-
тельности .............................................. 329
Раздел III Многоуровневая взаимная адаптация и
проблемы безопасности систем человек —
машина — среда................................................... 351
Глава 9. Модели адаптивных систем человек—информационная тех-
ника .......................................................... 351
9.1. Динамика и стабильность характеристик систем человек—
машина................................................. 351
9.2. Имитационно-графические модели и квадригряммы динамики
страгет ий сенсорной и интеллектуальной деятельности че-
ловека-ояераюра......................................... 367
Глава 10, Интеллектуальные и информационные аспекты безопас-
ности систем................................................... 374
. 10.1. Эргономические и психологические факторы безопасности
;i- систем ................................................ 374
« . 10.2. Исследование интеллектуальной и сенсомоторной деятель-
ности огюраторон в аварийных условиях............................. 398
10.3. Эргономика и информатика в проектировании систем отобра-
жения аварийной информации .............................. 402
10.4. Информатика н снижение сложности решения интеллектуаль-
ных оперативных задач................................. 419
Заключение ...................................................... 426
Список литературы................................................. 443
Предисловие
В современный период ускоряющегося научно-технического
прогресса, перестройки, интенсивных поисков путей к прочному
миру, обострения проблем безопасности сложных энергетических,
транспортных и технологических систем, угрозы экологической
катастрофы будущее человечества, самое его выживание прямо
зависит от роста его интеллектуальных возможностей. Чернобыль-
ская" катастрофа, другие аварии в промышленности и на транс-
порте подтвердили остроту проблемы надежности чел о века-опе-
ратора как центрального звена в системе управления, выявили не-
уклонно возрастающую сложность и ответственность интеллекту-
альных задач в ходе научных исследований, проектирования, ос-
воения и эксплуатации новой техники. Все весомее становится
доля таких задач, которые непосильны одному человеку. К их
решению должны привлекаться коллективы разных специали-
стов, действующие как единый, «гибридный» интеллект.
Необходим переход от упования на счастливый случай и ин-
дивидуальные творческие способности отдельных выдающихся
личностей к планомерному созданию мощных гибридных интел-
лектуальных систем. Важно при этом ассимилировать оиыт"сов-
мёстиого прогнозирования динамики среды в ходе биологической
эволюции животными разных видов, успешных коллективных ре-
шений и действий на протяжении исторического развития демо-
кратии, усилить этот опыт, используя потенциал современной
быстропрогрессирующей адаптивной информационно-вычисли-
тельной техники.
Теперь уже невозможно решать крупные производственные,
технические и технологические проблемы изолированно, в отрыве
от социальных, экологических, гуманитарных. Каждое решение,
способное привести к региональным или глобальным послед-
ствиям, должно быть всесторонне извещенным, обоснованным,
общепризнанным и общепринятым. Для этого необходимо выра-
ботать и внедрить принципиально новые формы интеллектуаль-
ной деятельности в проектировании, управлении, науке, технике.
Один за другим сдают свои позиции, оказываясь бессильными
перед лицом задач невиданной сложности, казавшиеся панацеей
от всех проблем методы активизации индивидуального и труп нового
мышления и творчества, такие, как мозговой штурм, сипектика,
многие подобные им (см., например [33)). Назрел переход от
5
эмпирических находок к фундаментальной и прикладной
теории.
Теория гибридных интеллектуальных систем, включая есте-
ственные (биологические и социальные), искусственные (техниче-
ские) и комбинированные (человеко-машинные, социотехнические),
может быть построена на основе законов, общих для всех видов
систем.
В качестве таковых предлагается ряд законов взаимной адап-
тации и трансформации систем. Понятие и процессы взаимной
адаптации оказались весьма плодотворными — они применимы
и к описанию процессов формирования и функционирования
физических объектов, и к анализу генезиса биологических обьек-
тов и систем (индивидов, популяций, биоценозов, биосферы), и
к развитию индивида, и к взаимному приспособлению людей в со-
циальных единицах (семьях, бригадах, творческих коллективах,
в обществе в целом).
Проходивший в августе 1988 г. в г. Сиднее (Австралия) X Кон-
гресс Международной эргономической ассоциации в еще боль-
шей степени, чем многие предыдущие, подчеркнул важность учета
психологических и эргономических факторов при разработке при-
кладных проблем информатики, робототехники, автоматизации
производства. В отсутствие такого учета широкое распростране-
ние получают многие виды профессиональных заболеваний среди
пользователей ЭВМ, операторов .АСУ, резко снижается эффектив-
ность и безопасность систем, люди утрачивают интерес и доверие
к компьютеризации труда и обучения, к взаимодействию с новой
техникой. Возникла проблема создания принципиально новых
типов моделей взаимодействия человека с машиной и средой [3].
Введенное выше понятие взаимная адаптация существенно
отличается от понятий адаптация, взаимодействие, взаимовлия-
ние, взаимосвязь, взаимодействие и других, применяемых в физи-
ке, общей теории систем, психологии, физиологии.
Взаимная адаптация акцентирует внимание па изменениях,
которые претерпевают объекты, становясь компонентами системы,
на закономерностях этих изменений в ходе становления, развития,
существования, трансформаций структур системы.
Взаимная адаптация человека и природы, людей в обществе
изначально отвергает, как пагубные, любые эгоистические, им-
перативные тенденции, ведущие к накоплению непримиримых про-
тиворечий, к экологическим и социальным катастрофам.
Взаимная адаптация человека и техники направлена иа мак-
симальное раскрытие индивидуальных способностей, компенсацию
психофизиологических недостатков, учет интересов и устремле-
ний личности. Вместе с тем это путь к наиболее полному ис-
пользованию возможностей техвики, заложенных в ней знаний,
умений, находок и открытий предшественников. Взаимная адап-
тация человека и компьютера — это путь к наибольшим успехам
я свободе в образовании и творчестве. .
6
Таким образом, понятие н теория взаимной адаптации непо-
средственно связаны с гуманизацией техники н высшего, особенно
инженерного, образования.
Вместе с тем понятие и процессы взаимной адаптации харак-
терны для всех видов объектов и систем — естественных, искус-
ственных и смешанных. Следовательно, теория взаимной адапта^
ции способна охватить существенные свойства всех систем. К та-
ковым относятся прежде всего свойства развития. Наличие единой
закономерности процессов взаимной адаптации для некоторой
совокупности объектов позволяет объединять их в систему. Если
в системе возможно действие разных закономерностей процессов
взаимной адаптации, т. е. возможен ряд разных структур, то
такая система может считаться сложной. Развитие систем, в том
числе обучение индивида традиционно рассматривалось в преде-
лах одной совершенствующейся структуры и потому описывалось
монотонными, экспоненциальными кривыми. В психологии эта
традиция просуществовала почти сто лет — со времени обучаю-
щих экспериментов Г. Эббингауза (1885 г.). Такой взгляд потом
получил распространение в прикладной математике, математиче-
ской психологии, теории прогнозирования и ьо мвогих других
областях науки и техники. Причиной этого послужило н то, что
в XIX в обучение считалось самой общей формой развития про-
гресса: биологическая эволюция нередко называлась обучением
природы, технический прогресс — обучением промышленности
и т. д.
С точки зрения интеллектуальных задач прогнозирования,
в любой области принципиальным ивляется переход от одпострук-
туриых, монотонных моделей развития, обучения, динамики си-
стем к полиструкгуриым, трансформационным моделям, описы-
вающим развитие, обучение, научно-технический и социальный
прогресс, динамику любых сложных систем как волнообразный
процесс с неоднозначным соотношением высот предыдущих и по-
следующих максимумов и обязательным спадом между ними.
К такому выводу приводит закон трансформаций, а также след-
ствия из него, многочисленные экспериментальные данные о
процессах обучения операторов, о динамике структур разнообраз-
ных физических объектов и процессов.
Трансформационная теория обучения и динамики систем
может служить основой управления процессами порождения новых
структур и нового порядка без разрушения предыдущей струк-
туры до состояния хаоса (как утверждает И. Пригожин), с мак-
симальным использованием (при строго дозированной ее деком-
позиции и дивергенции) общих для структур блоков, модулей,
элементов. Важное значение для научного понимания этих про-
блем имеют работы академика С. В. Емельянова в области систем
автоматического управления с переменными структурами.
Проблема совершенствования (конвергенции, эволюции) и
трансформации структур н стратегий (навыков, методов, приемов)
7
деятельности человека чрезвычайно важна для интенсификации
процессов обучения, образования, особенно в условиях компью-
теризации. Но не менее важна трансформационная теория для
проблем безопасности управления транс портным и, энергетиче-
скими, технологическими объектами. Трансформация структуры
и стратегии деятельности оператора должна происходить согла-
сованно с трансформацией структуры и процессов функциониро-
вания объекта. Для психологии и эргономики проблема динамики
структуры деятельности человека-оператора при возникновении
аварийных ситуаций является новой. Однако успех разработки
проблем безопасности систем требует взаимосвязанного анализа
структурной динамики, трансформаций машины, среды, информа-
ционно-вычислительных средств и человека.
Для этих целей необходимо было разработать принципиально
новый тип моделей и номограмм процессов взаимной адаптации
компонентов систем человек—машина—среда. Такие модели и
номограммы отображают взаимосвязи трансформаций и эволюций
структур всех этих объектов и позволяют формулировать конкрет-
ные принципы обучения человека-оператора, адаптации к нему
информационных средств в зависимости от динамики структур
управляемого объекта, в том числе при переходе от нормальных
к аварийным режимам и обратно в целях обеспечения безопас-
ности, надежности и эффективности системы по заданным крите-
риям и отбираемым ведущим факторам.
Среди факторов особого внимания заслуживают психологиче-
ские факторы сложности интеллектуальной деятельности чело-
века, непосредственно зависящие от методов и уровня подготовки
специалистов, их информационно-вычислительного обеспечения,
структуры и процессов интеллектуального взаимодействия в си-
стемах гибридного интеллекта.
Термин гибридный интеллект был впервые введен автором
в 1975 г. в докладе на конференции по семантическим вопросам
искусственного интеллекта, а основы теории систем гибридного
интеллекта изложены в сборнике по инженерной психологии
в 1977 г. В пору бурного увлечения автоматизированными (по-
нимавшимися часто как автоматические) системами управления
и радужных надежд на то, что вскоре «искусственный интеллект»
сделает ненужным участие людей в оперативном управлении
атомными и тепловыми электростанциями, самолетами, теплохо-
дами, в проектировании новой техники, даже в сочинении музыки
(некоторые были уже готовые восхищаться музыкальными «творе-
ниями» ЭВМ), возникла потребность выдвинуть контрпроблему,
коитрпонятие, которое подчеркнуло бы непреходящее эволюционно-
историческое значение взаимодействия естественных интеллектов
в природе, обществе, технике. Именно в этом смысле была пред-
ложена концепция гибридного интеллекта как антипод концеп-
ции искусственного интеллекта. При этом было подчеркнуто, что
этн два типа интеллектуальных систем диалектически взаимо-
8
связаны н переходят один в другой. Современные тенденции в ис-
следованиях систем искусственного интеллекта подтверждают пра-
вомерность такого единства. .Академик И. В. Праигишвнли указал
на особое значение создания экспертных систем па базе компью-
терных информационных сетей связи.
Следует оговориться, что в данной книге внимание сконцентри-
ровано на психологических и эргономических проблемах информа-
ционного обеспечения компьютеризованных адаптивных коллек-
тивных систем гибридного интеллекта. Проблемы программно-
математического обеспечения интеллектуальных систем в про-
ектировании и научных исследованиях разрабатываются школой
академика Л. А. Самарского.
Гибридный интеллект автор рассматривает как понятие, да-
леко выходящее за рамки человеко-машинных систем. Оно вобрало
в себя глубочайшие идеи В, И. Вернадского о ноосфере, Ч. Дар-
вина и Л. Н. Северцова о значении интеллекта и психики в биоло-
гической эволюции, Д. К. Беляева о стрессе как факторе эволю-
ции млекопитающих и человека. Достаточно вспомнить, что жи-
вые системы успешно сохранились и развились несмотря на
колоссальные изменения условий их существования в течение
многих миллионов лет. Придание такой же высокой живучести и
лабильности человеко-машинным системам избавило бы человече-
ство от .многочисленных грозных катастроф, С естественными
гибридными интеллектами, составляющими надежные прогнозы
и позволяющими экологическим системам заблаговременно гото-
виться к различным изменениям среды, не в силах соревноваться
даже объединенные гидрометцентры многих стран.
Если говорить очень коротко, то главнейшие принципы гиб-
ридного интеллекта — это эволюциейноеть как соответствие глу-
бинным интересам и структурам человека, животных, биосферы;
демократичность как выражение равенства, общих интересов
и ответственности, гибкого состава и гибкой иерархии, при кото-
рой каждый является лидером на тот период, когда он наиболее
компетентен, полезен, дальновиден; взаимная адаптация всех
участников и компонентов; трансформация стратегий как путь
к творческому порождению новых стратегий (теорий, методов,
прогнозов); интенсивность процессов коммуникации.
Постановка проблемы создания систем гибридного интеллекта
особенно своевременна в связи с бурным развитием вычислитель-
ной техники и информатики. Вместе с тем она была бы невозможна
без таких достижений отечественной психологической науки,
как исследование способностей и профессионально важных ка-
честв в трудах Б. М. Теплова, В. Д. Небылицыиа, В. Д. Шад-
рикова; соцнальио-пснхологических характеристик коллективов
в трудах А. В, Петровского, Б. Ф. Поршнева, Г. М. Анд-
реевой, Е. В. Шороховой; психологической теории отражения и
деятельности в трудах Л. С. Выготского, А. Н. Леонтьева,
А. Р. Лурия; физиологии высшей нервной деятельности в трудах
9
И. II. Павлова, II. К. Анохина, II. В. Симонова и многих других.
Что касается инженерной психологии и эргономики, то анализу
важнейших отечеств:-иных достижений в этих областях н книге
уделено особое внимание.
Данная книга одновременно и инженерная, и психологиче-
ская. Автор попытался найтн язык и форму изложения, приемле-
мую для комбинированной аудитории. Он иадеегся, что инжене-
рам она ие покажется слишком элементарной, а психологи не
сочтут ее излишне формализованной. Он также надеется, что и
те, и другие воспримут и будут широко пользоваться основной
примененной здесь ыешдолсиией представлением любой силук-
туры физической, живой системы или деятельности человека
через наборы Q- или J -образных кривых, между которыми воз-
можны переходы, трансформации. Но иногда, в результате из-
лишней скорости изменения среды, сложности задач вместо транс-
формации в более эффективную структуру происходит срыв.
Система десинхронизируется, дивергирует и гибнег. Этим явле-
нием объясняются многие аварии в человеко-машинных системах,
трудности в общественной и личной жизни.
Указанную методологию пли, если хотите, философию сис-
темного анализа трудных, переходных процессов можно реко-
мендовать широко использовать в специальных исследованиях
и при решении сугубо житейских вопросов для прогнозирования
возможных вариантов событий. Дли удобного расчета и нагляд-
ного представления динамики таких процессов предлагается ис-
пользовать специальные номограммы, в которых отображается
взаимосвязь между изменениями параметров среды, психофизи-
кой (включая пороги восприятия и учет эмоционального состоя-
ния человека), психологией активности и стратегий деятельности,
разверткой деятельности во времени, ее влиянием па дальнейшее
изменение параметров среды. Далее вновь следует восприятие
сингалов среды, активность человека и т. д. Необходимо обра-
тить внимание инженеров на то, что подобные номограммы носят
чрезвычайно общий, универсальный .чарактер н moi ут широко при-
меняться в самых разных областях, в том числе в теории авто-
матического управления для моделирования динамики процес-
сов управления, исследования трансформаций структур, прогно-
зирования эффективности, устойчивости и безопасности систем
и т. д.
Прогнозирование во всех случаях становится несравненно
успешнее, если оно осуществляется коллективно разными специ-
алистами и притом на базе применения мощной вычислительной
техники с. ее богатейшими возможностями запоминать, подбирать,
комбинировать, обрабатывать и отображать разнообразную ин-
формацию в ритме решения реальной задачи. Системы гибридного
интеллекта могут быть полезны во всех областях развития чело-
веческого общества, но решение сложнейшей проблемы их созда-
ния в свою очередь требует формирования гибридного интеллекта,
10
по крайней мере, включающего в себя инженеров-специалистов
по информатике, психологов, эргономистов самых различных на-
правлений и представителей многих других наук. В связи с этим
возникает потребность в пограничной, общей, «гибридной» ли-
тературе, которая способствовала бы не только решению кон-
кретных научных проблем, но н гуманитаризации техники, и ин-
женерной конкретизации психологических знаний, ориентирован-
ных на социальный и научно-технический прогресс, в первую
очередь, иа создание его интеллектуального обеспечения.
Создание теории и методов синтеза мощных социотехннческнх систем гиб-
ридного интеллект было признано 21 й национальной конференцией Общества
человеческих факторов США (Сан Франциско, 1977 г.) одной из важнейших про-
блем на ближайшие 30—40 лет.
Основные положения данной книги обсуждались на всесоюзных конферен-
циях по инженерной психологии и эргономике (1964—1988 гг,), а также были
представлены международной научной общественности в докладах; «Индивиду-
альная адаптация технических средств деятельности к человеку^ (VI Конгресс
Международной эргономической ассоциации (МЭЛ), 1976 г., США); «Трансфор-
мационная теория обучения» (Европейская конференция по математической пси-
хологии, 1983 г., Бельгия); «Законы взаимной адаптации и трансформационные
модели развития» (авалей ичная конференция, 1984 г,, Нидерланды); «Фунда-
ментальные законы эргономики и психологии» (IX Конгресс МЭЛ, 1985 г., Ве-
ликобритания), квадриграмма как «Новый тип моделей деятельности человека»
(X Конгресс АЭА, 1988 г., Австралия),
Кроме того, доклады и лекции по проблемам гибридного интеллекта, зако-
нам взаимной адаптации и трансформационной теории обучения прочитаны во
многих университетах и научных центрах США. НРБ, ГДР, Японии, Франции,
ФРГ, Бельгии, Нидерландов, Австралии. В Швеции интерес к трансформацион-
ной теории обучения, законам взаимной адаптации и к принципам гибридного
интеллекта проявили не только университеты Стокгольма, Умео, Гётеборга,
но и Государственная инспекция безопасности атомной энергетики. Действи-
тельно, достижения в области телеконференций, адаптивной информационной
техники, экспертных систем, систем поддержки принятия решений позволяют
уже теперь реализовывать системы гибридного интеллекта не только для решения
научных проблем, проектирования сложнейших видов техники и сооружений,
составления и оперативного согласования (без долгой бумажной циркуляции)
народнохозяйственных планов, по я для экстренного решения аварийных задач
на АЭС и других объектах с привлечением разработчиков, опытных операторов,
централизованных банков данных. Идеи гибридного интеллекта поддержала
пресса
В США объявлено, что, начиная с 1988 г., каждые два года будут проводиться
конференции по гибридным интеллектуальным и автоматизированным системам,
проблемы гибридного интеллекта обсуждались на ряде конференций в НРБ.
Кроме теории систем гибридного интеллекта в данной книге
выдвигаются два других новых научных направления -- коадап-
тика (исследование законов и процессов взаимной адаптации
в самых различных системах, в том числе экологических, социаль-
ных, человеко-машинных) и трансформатика (исследование зако-
нов и процессов трансформации структур и стратегий различных
систем),
Под руководством автора в 1975—-1985 гг. учеными СССР,
НРБ, ГДР, ПНР, ЧССР был разработан ряд тем, итоговый цикл
трудов по которым под общим названием «Психологическая нау-
11
ка — практике социалистических стран? был удостоен Междуна-
родной премии за выдающиеся совместные исследования в области
общественных наук.
Важнейшим условием разработки проблем гибридного интел-
лекта является активное сотрудничество представителей обще-
ственных, естественных и технических наук.
Автор выражает особую благодарность акад. К. В. Фролову,
проф. А. Я. Савельеву, чл.-кор. АПН СССР В. Д. Шадрнкову,
д-ру техн, наук А. Ф. Дьякову за постоянную помощь и поддерж-
ку исследований, результаты которых изложены в этой книге.
С теплотой н признательностью отмечаю неоценимую помощь,
оказанную мне друзьями, коллегами, руководителями Централь-
ного научно-исследовательского института комплексной автома-
тизации, Всесоюзного научно-исследовательского института тех-
нической эстетики, Института психологии АН СССР, Научно-
исследовательского института проблем высшей школы.
Введение
психология И ЭРГОНОМИКА В РАЗВИТИИ
И ПРОЕКТИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ
И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
. • .. ‘ - * . ;.:'
В связи о необходимостью активизации человеческого фактора
научно-технического прогресса особенно актуальные задачи вста-
ют перед эргономикой, инженерной психологией и информати-
кой, призванными решать коренные психологические и инженер-
ные проблемы взаимной адаптации человека и новой техники
в целях обеспечения безопасности систем, повышения их произ-
водительности, сокращения сроков освоения прогрессивных тех-
нологий, методов и средств управления.
Долгое время в мировой прикладной психологии и эргономике
сохранялось искусственное разделение: вопросы адаптации ору-
дий труда к человеку и их проектирования решались в инженер-
ной психологии в отрыве от вопросов адаптации человека к ору-
диям и условиям труда путем отбора, профориентации, обучения,
считавшихся прерогативой психологии труда. Такое разделение
препятствовало созданию единой методологии, поиску фунда-
ментальных законов н практических методов психологических
исследований, оптимизации и прогнозирования процессов раз-
вития систем человек- машина (СЧМ), соотнесению этих про-
цессов с биологической эволюцией, эволюцией искусственных си-
стем, с процессами социального, физиологического, биологиче-
ского, генетического уровней взаимной адаптации человека с кол-
легами по труду, с обществом, окружающей средой и природой,
с предшественниками, создавшими орудия труда, ЭВМ, их про-
граммно-математическое обеспечение, структуры и алгоритмы
информационных систем. Бывшее традиционным в течение десяти-
летий исследование информационного взаимодействия человека
с машиной инженерная психология дополняет теперь изучением
процессов информационного взаимодействия между людьми, раз-
деленными в пространстве и времени, опосредованного разнооб-
разными техническими средствами и направленного иа интегри-
рование, взаимную адаптацию интеллектуальных способностей
всех участников с учетом их индивидуальных задач, функций,
психофизиологических особенностей, условий и средств.
Переход советской инженерной психологии к системной методологии был
подготовлен усилиями многих выдающихся русских и советских исследователей
в области психологии и физиологии труда на протяжении около ста лет. Еще
в конце XIX в, И. М. Сеченов провел цикл исследований по изучению трудовой
деятельности: «Физиологические критерии для установки длины рабочего дня»
13
(1897 г.), «Участие нервной системы в рабочих движениях человека» (1900 г.)»
«Очерк рабочих движений человека» (190! г.).
Идея о приспособлении машины к человеку высказывалась Д. И. Менде-
леевым в 1880 г, В 1915 г Е. В. Руднев поставил вопрос о разработке стандартной
кабины самолета, приспособленной к пилоту,
С появлением более сложных видов труда, в том числе коллективного,
множились проблемы прикладной психологии. Для их решения стали необхо-
димы новые организационные формы. В 1919 г. В. М. Бехтеревым были
организованы лаборатории рефлексологии труда и психологии профессиональ-
ных групп,
В 1920 г, был создан Центральный институт труда При ВЦСПС, затем Лабо-
ратория промышленной психотехники, Совет по научной организации труда,
производства и управления, Институт техники управления и т. д. Объектом ис-
следования стали профессии шофера, горнового, штурмана, пожарного, летчика
Й др.
В 1928—1937 гг, были определены требования к устройству кабины само-
лета — • ее размерам, сиденью, рычагам, приборной доске, В 1939—-1945 гг. были
разработаны методы обучения пилотов, стрелков и представителей других воен-
ных профессий.
В 1957 г, в Институте общей и педагогической психологии под руководством
Д, А, Ошанина была создана лаборатория индустриальной психологии и про-
ведена конференция по психологии труда.
Систематические исследования в СССР в области инженерной психологии
начаты з 1959 г,, когда в Ленинградском Государственном университете Б. Ф. Ло-
мовым были организованы кафедра и лаборатория инженерной психологии.
С 1964 г, регулярно проводятся Всесоюзные конференции по инженерной пси-
хологии.
В 1960 г. была создана группа инженерной психологии в ЦНИИ комплексной
автоматизации (Москва), которую возглавил автор. В группе работали В, Н, Пуш-
кин, Д. Н. Завалишина и др. В 1960—1962 гг. группой был выполнен первый
крупный инженерно-психологический проект рабочих мест операторов ТЭЦ-21
Мосэнерго, автоматизированной с применением управляющей вычислительной
машины (14, 22].
В I960 г, Д, Ю, Пановым и В, Д, Небылицыным на базе Института общей
И педагогической психологии АПН СССР была создана лаборатория инженерной
психологии. В 1961 г. кафедра и лаборатория инженерной психологии созданы
в МГУ,
В 1963 Г. в составе ВНИИ технической эстетики организована лаборатория
инженерной психологии и эргономики, которой руководили Д. А. Ошанин и
автор.
Начиная с 1966 г., в Московском, Ленинградском, Ярославском, Ереван-
ском, Тбилисском, Киевском, Харьковском, Ростовском университетах были
созданы кафедры и лаборатории инженерной психологии.
В АН СССР инженерная психология в начале 60-х годов развивалась в рам-
ках исследований по кибернетике и системам управления в Институте автоматики
Я телемеханики (Д, И, Агейкин), а затем в Институте кибернетики АН УССР
(В, М, Глушков, В, В, Павлов) и Киевском Институте автоматики (А. I', Чачко,
Р. Д, Ципцюра).
В 1974 г, в Институте психологии АН СССР была создана лаборатория
инженерной психологии, которой автор руководил со дня основания до 1986 1.
Советскими инженерными психологами сформулирован ряд теоретических
Положений: системный и антропоцентрический подходы к анализу и оптимизация
взаимодействия человека и машины (Б Ф. Ло.мов); принцип активного оператора
(Н. Д. Завалова, В, А, Пономаренко); принцип «включения» оператора (А, А, Кры-
лов (501); структурно-эвристическая концепция послойной переработки инфор-
мации человеком-оператором (В, Ф. Рубахин [47]); структурно-психологиче-
ская концепция анализа и многоуровневой взаимной адаптации человека и ма-
шины, трансформационная теория обучения и адаптационной динамики, синтез
систем гибридного интеллекта [16]; концепции генезиса психологической системы
деятельности, профессионально важных качеств и способностей (В. Д. Шадриков
14
[85, 86 J): психофизиологический и алгоритмический анализ деятельности
(!'. М. Зараконский [13, 44)); структурно-алгоритмический подход к анализу
и проектированию деятельности (Г. В Суходольский [50)); обобщенный струк-
турный метод (Л. И Губински#;, В Г, Ьзграфоп [301). системная психологиче-
ская концепция профессиональной деятельности (Е. А Климов [49}); концепция
системности восприятия (А А Митькин); концепция динамики состоянии чело
века-оператора в экстремальных условиях (В. Л. Ьодрон, JI Г. Дикая, J1. Д. Чай-
кова}; концепция Эргономики и системе дизайна (В. М. Мунипов, В, П. Зинченко)
и многие другие направления.
В инженерно-психологических исследованиях применяется
широкий спектр методов’ анализ целей, задач и функций, алго-
ритмов и условий груда, наблюдение, беседа, самоотчет, анкети-
рование и экспертные оценки, метод дополнительных задач,
хронометраж, анализ ошибок оператора, психофизиологические
методы (ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, КГР, ЭОГ, ПГ), математические модели
деятельности и процессов взаимной адаптации человека и машины,
вероятностно-статистические связи критериев и психологических
факторов сложности деятельности, построение частных и общей,
а тгк?ке идеализированных структур деятельности, анализ кри-
вых обучения и др.
В соответствии о изменением характера взаимодействия че-
ловека и машины изменяются способы изучения и научного опи-
сания этого взаимодействия. В 50 -60-х годах и человек, и ма-
шина описывались на одном языке — машинном. Свидетельство
этого - многочисленные модели поведении человека-оператора
как звена системы слежения, выполненные иа языке теории авто-
матического регулирования. На следующем этане (с конца 60-х
годов) подобная мегодологическая «унификация» звеньев СЧМ
была признана несостоятельной: для описания деятельности че-
ловека были приняты эмпирические психологические методы и
языки. В 70-е годы начался этап, когда в некоторых аспектах
для диалоговых СЧМ создается общий, единый язык описания и
человека, и машины, позволяющий отразить общий процесс позна-
ния, в котором участвуют как создатели, так и пользователи ЭВМ.
Нормирование таких методологии и языка является необхо-
димым условием при исследовании проблем интеллектуального
взаимодействия Между всеми участниками решения проблем,
выступающими как лично (пользователи ЭВМ), так и опосредо-
ванно- -машинными программами или системами отображения ин-
формации (создатели ЭВМ). Эффективное взаимодействие с пред-
шественниками позволяет с помощью ЭВМ развертывать во вре-
мени протекавшие ранее процессы решения задач, причем в темпе
и форме, индивидуально адаптированных к каждому из активных
участников решения и способствующих оптимизации интеллекту-
ального взаимодействия между всеми участниками, психологи-
ческих факторов сложности решения. Принятие решения пони-
мается в двух смыслах: как поиск и нахождение решения и как
согласие с коллективно принятым решением, готовность к его
адекватной реализации.
15
Методология взаимной адаптации помогла выявить много-
структурность процессов принятия решений. Опа позволила пе-
реходить от внешних, технических, к внутренним, психологиче-
ским, факторам сложности интеллектуальной деятельности и от-
бирать ограниченное число действительно релевантных факторов,
отражающих влияние внешних и внутренних условий труда,
психологическую структуру и стратегию деятельности, тесно
коррелирующих с критериями сложности, эффективности, надеж-
ности, напряженности деятельности 116].
На этой основе возникла воз*можность поиска фундаменталь-
ных психологических и эргономических законов, принципов и за-
конов взаимной адаптации человека и машины, моделей эволюции
искусственных систем 117, 118—121]. Развитие и широкое при-
менение эволюционного подхода имеет для инженерной психоло-
гии важное теоретико-методологическое и прикладное значение.
Дело в том, что объективные законы и факторы эволюции
исторически, миллионами лет в прямом смысле входили в плоть
н кровь, воплощаясь в телесной и нервно-психологической струк-
туре людей, составляли материальную основу их психологии,
стратегий взаимной адаптации с внешней средой. Стрессовые
факторы эволюции человека исследованы Д. К. Беляевым [7].
Эволюционный опыт своего биологического развития человек
не мог не использовать в создании орудий труда, искусственных
технических систем как средств взаимной адаптации со средой.
Причем прямое влияние этого опыта, как процесс неосознаваемый,
постепенно уступало место процессу научного, осознанного, все
более н более целенаправленного проектирования и совершенство-
вания искусственных технических систем. Теоретически вполне
обоснованы попытки найти общие законы эволюции естественных
и искусственных систем. Прячем, исследуя законы развития ору-
дий труда, можно многое узнать о законах эволюции человека,
а изучение законов эволюции раскрывает некоторые законы раз-
вития-орудий труда, содействует ускорению процессов взаимной
опережающей многоуровневой адаптации человека и искусствен-
ной технической среды в ходе научно-технического про-
гресса.
Методология развития и совершенствования искусственных
систем должна учитывать «опыт» н законы эволюции естественных
систем. Однако, как и во всех других случаях, здесь неизбежна
взаимная адаптация: методология эволюции искусственных си-
стем должна формироваться под влиянием теории биологической
эволюции, а теория биологической эволюции - уточняться и
перестраиваться в ходе создания общей, единой теории взаимной
адаптации и развития систем всех типов.
Развнгне теории ииженерно-пснхо.югического анализа и про-
ектирования искусственных систем требует обобщения всего опыта
в данной области и формулирования законов, которые отражали
бы наиболее общие объективные свойства естественных, живых
16
систем и СЧМ, особенности протекающих в них процессов взаим-
ной адаптации компонентов и трансформации структур.
Законы взаимной адаптации непосредственным образом сле-
дуют из диалектико-материалистической методологии, из законов
единства и борьбы противоположностей, единства материального
мира, позволяя конкретизировать и применять их в специфиче-
ских исследованиях.
Разнообразие типов внутренних компонентов объекта и про-
цессов взаимной адаптации между ними обусловливают поли-
структурпость объекта. В то же время наличие большого числа
разнообразных компонентов объекта (системы) обусловливает
дискретный характер структур. Здесь сказывается действие за-
кона перехода количества в качество. На его основе нами выведены
закон структур-стратегий и закон трансформаций [15, 115, 117 ].
На основе закона взаимной опережающей многоуровневой адап-
тации СЧМ может быть выведен и проанализирован ряд важ-
ных понятий и категорий, таких, как структура системы, ее стра-
тегия, эффективность, сложность, общие критерии в факторы слож-
ности, синхронизация, обучение, эволюция, трансформация, гиб-
ридный интеллект, психологические показатели, критерии и фак-
торы сложности деятельности, психологические функции, меха-
низмы и структура деятельности.
Опережающий многоуровневый характер взаимной адаптации
СЧМ со средой обусловливает заблаговременное формирование
определенной структуры СЧМ, ориентированной на взаимную
адаптацию со средой в определенном диапазоне изменения ее па-
раметров. При ожидаемом выходе параметров среды за пределы
этого диапазона СЧМ должна своевременно изменить свою струк-
туру и способ функционирования — стратегию. Для каждой струк-
туры любой системы (в том числе человека, СЧМ) существует своя
стратегия с особой закономерностью (характеристической кривой)
функционирования. Это указывает на ограниченность закона
Йеркса—Додсона, который целесообразно заменить более общим
законом структур-стратегий 115, 118].
Закон взаимной опережающей многоуровневой адаптации че-
ловека и машины объективно действовал всегда, на протяжении
всей истории развития и применения орудий труда. Его осознан-
ная формулировка, научная разработка н целенаправленное при-
менение стали особенно необходимыми именно теперь в связи
с необходимостью более активного и целенапргтвленного участия
инженерной психологии в ускорении научно-технического про-
гресса нашей страны.
Важное методологическое следствие закона состоит в том, что
необходимо учитывать не объективную динамику внешней среды
как таковую, а динамику процесса взаимной адаптации системы
со средой. И в расчет должны приниматься не собственные пара-
метры среды н не собственные параметры системы, а параметры
процессов взаимной адаптации системы со средой.
17
Одно и то же изменение внешней среды может оказывать совер-
шенно различное влияние на индивида в зависимости от действи-
тельной структуры процесса взаимной адаптации его внутренних
компонентов и, следовательно, на весь процесс взаимной адапта-
ции индивида н среды. Интегральным показателем такого про-
цесса может служить его сложность.
Одним из наиболее общих, интегральных критериев сложности
являются затраты общественного труда, измеряемые в единицах
времени. К. Маркс указывал, что деятельность измеряется вре-
менем, которое поэтому становится мерой объективированного
труда.
Сложность это сокращенное название понятия «сложность
процесса взаимной адаптации компонентов системы», таким обра-
зом, сложность -это рассогласование между прогнозируемыми
и реальными процессами взаимной адаптации компонентов систе-
мы. Мерц сложности - это мера рассогласования между прогно-
зируемыми и реальными процессами. Сложность может опреде-
ляться только по отношению к прогнозирующей, живой системе.
При взаимной адаптации неживых объектов, например авто-
матического токарного станка и обрабатываемой детали в про-
цессе резания, понятие сложности неприменимо ниаче, как введе-
нием в рассмотрение системы «станок и деталь — человек (люди)»
с отнесением понятия и меры сложности к человеку (людям),
сопоставляющему прогнозируемый и реальный процессы взаим-
ной адаптации станка и детали (обработки детали).
Сложность всегда относительна — она зависит от прогнозирую-
щего субъекта, выбранных им величин для измерения сложности,
прогнозируемых им процессов взаимной адаптации компонентов
системы. Сложность может определяться по субъективным про-
гнозам и опенкам процессов и называться субъективной слом
ностью либо по объективным прогнозам и оценкам процессов н
тогда называться объективной сложностью. Объективное прогно-
зирование и опенка процессов взаимной адаптации осу[Цествляется
на основе учета объективных законов динамики компонентов си-
стемы и объективных методов оценки их состояний.
Оценка сложности упрощается, если мы имеем дело не с кон-
тинуальным, эволюционным процессом взаимной адаптации, а
с. частным, дискретным фрагментом этого процесса. В этом случае
упрощение достигается за счет введения вспомогательных част-
ных понятий (цель, задача, поведенческий акт) и применения тра-
диционных теорий деятельности (Л. Н. Леонтьев 151 ]), функцио-
нальных систем (II. К. Лиохнн 121), методологии инженерной
147| дифференциальной психологии, психологии мышления и
творчества и других теорий, в которых понятие цели является
основным, системообразующим фа ктором.
Сложность СЧМ — это мера взаимной дезадаптироваииосги ее
компонентов. Мера (показатели, критерии сложности СЧМ) уста-
навливается системой более высокого уровня обществом. Субъ-
18
ектами (носителями) оценки принятых мер сложности СЧМ могут
быть человек-оператор, непосредственно работающий в данной
системе, проектировщики, руководители и т. д.
Особые методологические возможности предоставляет измере-
ние эффективности и сложности системы в сопоставимых относи-
тельных единицах. Например, эффективность Q может быть
определена как показатель надежности СЧМ, достигнутый за
счет реализованного уровня взаимной адаптации человека и ма-
шины, а сложность С — как показатель снижения надежности
СЧМ по сравнению с некоторым эталонным значением, принимае-
мым за единицу.
Тогда для любых показателей пара эффективность и сложность
системы при постоянном составе ее компонентов или их матери-
ально-энергетических ресурсов (в том числе интегральной актив-
ности) будет обладать свойством взаимодоиолнительностн!
Q _|_ С = 1$
где Q и С измерены в относительных единицах, так что для эта-
лонной структуры-стратегии системы принимается рэтал - 1.
В настоящее время в инженерной психологии уделяется вни-
мание изучению не только факторов высокой надежности, эффек-
тивности, быстродействия, но и факторов, обусловливающих
снижение эффективности, надежности, быстродействия, повышения
стресса, нервно-психологической и физической напряженности.
В отличие от изучения положительных факторов (эффектив-
ности, надежности, качества, фиксирующего и обосновывающего
достигнутые успехи) изучение отрицательных факторов, в том
числе факторов сложности, ориентировано на выявление резервов
повышения эффективности, надежности, качества, снижения на-
пряженности, отрицательного влияния стресса.
Диализируя сложность как степень дезадаптации между ком-
понентами системы (в частности, между человеком и машиной),
мы определяем направление и резервы возрастания таких кри-
териев, как эффективность, надежность, качество работы системы.
В этом смысле методология анализа и оптимизации сложности
системы является важным дополнением и обобщением методоло-
гии анализа и оптимизации эффективности СЧМ. Обобщение по-
нимается в том смысле, что если анализ эффективности всегда
связан с конкретной целевой функцией системы и поиском част-
ного оптимума по заданному критерию, то анализ сложности
может носить континуальный характер как процесс снижения
сложности в процессе взаимной адаптации компонентов системы
между собой и системы в целом с внешней средой.
Для успешного «сотрудничества» инженерной и общей пси-
хологии они должны частично решать общие задачи с использо-
ванием общих категорий, понятий, методов, качественных и ко-
личественных величин.
19
Структурно-психологическая концепция анализа структуры
через психологические факторы сложности (ПФС) деятельности
направлена на создание теоретико-методологического моста меж-
ду прикладной и общей психологией на основе актуальных и пер-
спективных научно-практических задач прикладной психологии
н реальных возможностей н интересов общей психологии. Теоре-
тические н практические результаты применения структурно-
психологической концепции с примерами внедрения и данными
о технико-экономической эффективности описаны в работе [16].
Психологические факторы сложности деятельности чело-
века— это совокупность психологических характеристик процесса
взаимной опережающей многоуровневой адаптации внутренних
компонентов человека между собой и человека с внешней средой.
При определении сложности взаимной адаптации живой си-
стемы со средой особое внимание уделяется необратимым измене-
ниям Сложность учитывает и новизну изменений. Новизна повы-
шает сложность тем, что она связана с трансформацией структур
системы. Эти вопросы рассматриваются в рамках трансформацион-
ной теории обучения, адаптации и когнитивного прогресса [16, 116].
Важным теоретическим следствием закона взаимной опережа-
ющей многоуровневой адаптации является утверждение, что
между всеми уровнями человека (любой живой системы) — соци-
альным, психологическим, физиологическим, биологическим, ге-
нетическим. а также соответствующими нм факторами происходит
процесс взаимной опережающей многоуровневой адаптации. Это,
в частности, означает, что не только психология живой системы
адаптируется к ее биологии и генетике, детерминируется ими, но
и биология, генетика адаптируются к психологическому уровню.
Этот закон, а также трансформационная теория обучения
и адаптации позволяют исследовать реверсивную динамику раз-
вития живых систем, возврат к более примитивным структурам и
стратегиям как дезадаптацию компонентов системы, Что может
быть полезно, даже необходимо, для выживания данной системы
или систем более высокого порядка, в которые данная система
входит и которыми она может управлять, т. е. участвовать в про-
цессах взаимной адаптации как одни из внутренних компонентов
этих более общих и мощных систем.
Прогресс в природе и обществе неправомерно связывается
всегда с повышением эффективности систем при одновременном
повышении сложности среды — морфологии организмов, числа
биологических видов, разнообразия техники. Такой прогресс ве-
дет к узкой специализации систем и их неустойчивости, гибели
даже при небольших отклонениях параметров среды от оптималь-
ных. С этой точки зрения важно оцепить перспективы прогресса
человечества и биосферы в целом. В данной книге большое вни-
мание уделяется проблемам соотношения универсальности и спе-
циализированное™ систем, процессов конвергенции и дивер-
генции.
20
Одни и те же параметры внешней среды могут обусловливать
разные уровни сложности процесса взаимной адаптации разных
людей с данной средой в зависимости от уровня их обученности,
индивидуальных психологических, физиологических, биологиче-
ских и генетических особенностей. Еще большее различие в слож-
ности процессов взаимной адаптации людей с внешней средой
оказывается при разных социальных уровнях, разных структурах
взаимной адаптации с другими людьми, т. е. разных производ-
ственных отношениях. Особую задачу инженерной психологии
представляет разработка теории и методов взаимной адаптации
операторов и информационно-вычислительной техники в составе
систем гибридного интеллекта.
В 1975-'-1985 гг. под руководством автора учеными стран
СЭВ совместно разработан ряд тем, связанных с инженерно-пси-
хологическим и эргономическим обеспечением проектирования
информационных систем, психологическими проблемами взаим-
ной адаптации человека и машины в системах управления [55,
67, 74].
Технико-экономический эффект от внедрения результатов
инженерно-психологических разработок в энергосистемах, на
электростанциях, газопроводах, в системах управления транс-
портом, тренажерах исчисляется миллионами рублей в год.
Решение многообразных задач, которые выдвигает ускоряю-
щийся научно-технический прогресс перед советской эргономи-
кой н инженерной психологией, возможно при обязательном
условии интенсификации формирования их теоретико-методоло-
гических основ, поиска и исследования фундаментальных зако-
нов, разработки практических принципов взаимной адаптации
человека с новейшей техникой и условиями труда, создания тео-
рии н методов синтеза и применения эффективных компьютери-
зованных систем адаптивного взаимодействия людей между собой
и с вычислительными машинами по принципу гибридного интел-
лекта.
Как уже было сказано, создание систем гибридного интеллекта
в полном объеме займет много времени. Поэтапная реализация
этих систем предполагает использование их отдельных принципов
в различных адаптивных обучающих и производственных сред-
ствах, экспертных системах, системах поддержки принятия реше-
ний, в развитии взаимодействия человека с системами искусствен-
ного интеллекта. К числу основных проблем, разработка которых
должна подготовить переход непосредственно к синтезу систем
гибридного интеллекта, относятся:
поиск законов взаимной адаптации, эволюции и трансформа-
ции структур естественных и искусственных систем;
разработка методов количественной оценки и оптимизации
психологических факторов сложности интеллектуальной деятель-
ности;
21
создание теории и методов многоуровневой адаптации инфор-
мационно-вычислительной техники к людям, принимающим ре-
шения;
создание методов и средств организации индивидуально-адап-
тивного диалога человека — ЭВМ в обучающих, экспертных и
производственных системах;
разработка теории гибкой иерархии и методов синхронизации
людей иа решении актуальной задачи и совместной реализации
принятого решения;
разработка теории и методов организации труда метаоператора,
координирующего процесс информационного взаимодействия
участников системы гибридного интеллекта или, в простейшем
случае, управляющего диалогом человека о ЭВМ;
разработка теории безопасности систем человек—машина—
среда (СЧМС), в том числе за счет решения сложных аварийных
задач с привлечением разработчиков системы (например, АЭС)
и других специалистов к участию в экстренной телеконференции
на основе принципов гибридного интеллекта;
разработка прогноза развития интеллектуальных компьютери-
зованных систем, их инструментального и программно-математи-
ческого обеспечения;
разработка теория, принципов и методов оптимального отобра-
жения информации,
разработка теории образования как процесса взаимной адап-
тации люден между собой, с природой, культурой, наукой и тех-
никой и формирования национального и общечеловеческого гиб-
ридного интеллекта, способного осуществлять долгосрочное про-
гнозирование последствий преобразований природы и инженер-
ных сооружений, оптимальным образом планировать социальный
и научно-технический прогресс, способствовать интеллектуаль-
ному, творческому, духовному развитию людей.
с* ' .
Ч ! •
- лЗ . . !
i*
Раздел 1
Теоретические основы анализа
и организации систем
гибридного интеллекта
ГЛАВА 1
ЗА.ХОЧН ВЗАИМНОЙ АДАПТАЦИИ
и эволюция СИСТЕМ tr
’ г я
и РАЗВИТИЕ СИСТЕМ КАК ПРОЦЕСС ‘ '
ВЗАИМНОЙ АДАПТАЦИИ. НГ '•
. КОАДАПТИКА
Многофакторность и высокие скорости протекания процессов
существенно усложнили решение научно-исследовательских и
проектно-конструкторских задач ио согласованию технологиче-
ских, динамических, эксплуатационных параметров машинострои-
тельных, топливных, энергетических комплексов, транспортных
средств и систем с возможностями и характеристиками людей,
управляющих техникой.
С особой остротой встала необходимость разработки фунда-
ментальных и прикладных проблем эрюпомикн. Эргономика -
это паука о комплексном исследовании н проектировании трудо-
вой деятельности и технически сложных орудий труда, о законах
развития и динамики, принципах н методах синтеза систем чело-
век—машина -среда в целях повышения их эффективности, на-
дежности, безопасности за счет оптимальной взаимной адапта-
ции компонентов систем.
В настоящее время эргономика имеет стагус иаучно-практи
ческой дисциплины Такой взгляд па эргономику является след-
ствием отсутствия у нее единой теоретики-методолог и чес кой ос-
новы, преобладания эмпирических подходов к решению эргоно-
мических проблем Все это приводит к разрозненности исследо-
ваний и их результатов, затрудняет координацию и интеграцию
работ эргономистов, распыляет силы весьма дефицитных специа-
листов в этой области.
Для прогресса эргономики как пауки особенно важно создание
ее фундаментальных основ, выявление законов синтеза и дина-
мики развития систем СЧМС При этом основная трудность
1 В СЧМС входит локальная среда (в частности, микросреда — кабила,
пункт управления, цех), ее необходимо отличать от внешней, глобальной среды
(социальной и физической), о которой взаимодействует СЧМС в целом как единый
системный объект.
23
состоит в том, что законы эргономики должны быть едины для
всех трех разнородных типов взаимодействующих компонентов
и в то же время отражать их отличительные особенности.
По сути, задача состоит в создании общей эргономической
теории эволюции сложных систем, содержащих живые и неживые,
естественные и искусственные компоненты, которая была бы ос-
новой синтеза, моделирования СЧМС, прогнозирования научно-
технического прогресса в области таких систем,
Заимствование опыта биологической эволюции при проекти-
ровании искусственных (человеко-машинных) систем придало бы
последним свойственные живым системам высокие живучесть, на-
дежность, эффективность, способность развиваться и адаптиро-
ваться в широком диапазоне возможных условий.
Как и все другие основные законы природы, законы эволю-
ции исподволь, неосознанно познавались и применялись живот-
ными и человеком в процессе взаимной адаптации их со средой
и между собой, в процессе борьбы за выживание. Вероятно, пер-
вейший исторически и основной по своей жизненной значимости
путь познания законов природы как основы прогнозирования ее
динамики — это естественный эволюционный путь взаимной адап-
тации живых систем со средой. Способность живых систем к опе-
режающим отражению и действиям оказывалась полезной лишь
тогда, когда опережающее отражение адекватно, а это возможно
лишь в случае, если отражение учитывает объективные законы
природы.
Между объективными процессами биологической эволюции и
их законами применительно к развитию людей, с одной стороны,
и процессами и законами эволюции орудий труда, с другой стороны,
происходит взаимная адаптация. Это значит, что теоретически
вполне обоснованы попытки найти общие законы эволюции есте-
ственных и искусственных систем.
Совместное изучение законов биологической эволюции и раз-
вития СЧМС представляется весьма перспективным для формиро-
вания теоретико-методологических основ эргономики.
Идея переноса достижений живой природы в технику не нова!
по этому пути шла бионика, добившаяся немалых успехов. Те-
перь созрели условия и потребность в заимствовании не частно-
стей, ие отдельных изобретений, а всего опыта, всей «методологии»
живой природы для придания искусственным системам такой же
живучести, способности гармонично сосуществовать с человеком
и природой, экономичности, стремления к развитию и взаимной
адаптации с окружающей средой.
Однако, как всегда, здесь неизбежна взаимная адаптация!
методология эволюции искусственных систем должна формиро-
ваться под влиянием теории биологической эволюции, а теория
биологической эволюции — уточняться и перестраиваться в ходе
создания общей эргономической теории взаимной адаптации
в СЧМС.
24
Многочисленные эргономические эксперименты н проекты
СЧМС в разных отраслях народного хозяйства (энергетике, хи-
мии, металлургии, транспорте, радиотехнических и вычислитель-
ных системах), выполненные в течение более 25 лет 114. 16],
а также изучение опыта советских и зарубежных эргономистов
(6, 10, 13, 2??, 29, 35, 47, 56] позволили сформулировать за-
коны взаимной адаптации для СЧМС. которые могут составить
основу теории обучения, эргономики и динамики развития структур
сложных систем.
1.2. ЗАКОНЫ ВЗАИМНОЙ АДАПТАЦИИ (КОАДАПТИКИ)
ДЛЯ ПРОИЗВОЛЬНЫХ, ЖИВЫХ И ИСКУССТВЕННЫХ СИСТЕМ
Закон взаимной адаптации для любых систем. Синтез и ди-
намика развития любой системы есть процесс взаимной адаптации
компонентов системы между собой и системы с внешней
средой.
Этот закон утверждает, что необходимым и достаточным усло-
вием возникновения н развития любой системы является наличие
процессов внутренней (между компонентами системы) и внешней
(системы с внешней средой) взаимной адаптации. Отсюда следует,
что в современной системотехнике принято избыточное число при-
знаков системы.
Первый закон взаимной адаптации служит основой для опре-
деления ряда важных для эргономики понятий и категорий, та-
ких, как качества и свойства системы, ее структура, стратегия,
сложность, эффективность, эргономические критерии и факторы
сложности деятельности, синхронизация компонентов системы,
обучение операторов, эволюция и трансформация структур и стра-
тегий системы и др.
Известно, что важнейшими качествами и свойствами систем-
ного объекта являются функциональные, структурные н систем-
ные. Функциональные качества объекта (СЧМС) можно
определить как характеристики процессов взаимной адаптации
объекта с внешней средой; структурные — как характери-
стики процессов взаимной адаптации внутренних компонентов
объекта между собой; системные — как совокупные харак-
теристики процессов взаимной адаптации внутренних компонентов
объекта между собой н объекта с внешней средой.
Структура системы --это отображение определенной законо-
мерности процесса взаимной адаптации ее внутренних компонен-
тов. Конкретная реализация структуры СЧМС в процессе ее вза-
имной адаптации с внешней средой называется состоянием си-
стемы.
Структура деятельности человека — это модель, отобража-
ющая процессы взаимной адаптации внутренних компонентов
(подсистем органов) человека между собой в определенном аспекте
процесса взаимной адаптации человека с машиной и средой.
25
Любое изучение системы - это всегда процесс взаимной адап-
тации системы и внешней среды, в которую включаются исследо-
ватели и применяемые ими измерительные средства. Возмущаю-
щее влияние исследовательского процесса зависит от соотношения
интенсивности этого и других процессов взаимной адаптации
с внешней средой.
Границы системы характеризуются различием направленности
и степени взаимной адаптации объектов: при очень высокой сте-
пени взаимной адаптации объектов внутри системы, называемых
ее компонентами, и существенно более низкой между компо-
нентами системы и объектами окружения, называемыми внешней
средой.
Для обозначения процесса повышения степени взаимной адапти -
рованное™ внутренних компонентов СЧМС целесообразно при-
менять термин конвергенция, а для высокой степени — синхрони-
зация. Обратные процессы обозначаются как десинхронизация и
дивергенция.
Принадлежность объекта к определенной СЧМС, связь с дру-
гими ее компонентами зависит от двух основных условий' сте-
пени его взаимной адаптированное™ с компонентами данной си-
стемы и ее взаимной дезадаптированное™ с объектами, составляю-
щими внешнюю среду. Таким образом, состав системы, ее струк-
тура и стратегия относительны.
Стратегия — это внешнее функциональное проявление законо-
мерности процессов взаимной адаптации внутренних компонентов
системы (структуры) при взаимной адаптации системы с внешней
средой.
Закон взаимной адаптации для живых систем. Существование и
развитие живой системы (в том числе человека) суть процесс взаим-
ной опережающей многоуровневой адаптации компонентов системы
между собой и системы с внешней средой.
Второй закон взаимной адаптации дает определение живой
системы как системы, необходимым и достаточным признаком ко-
торой является процесс взаимной опережающей многоуровневой
адаптации внутренней и внешней. Применительно к СЧМС,
если возникает динамика внешней среды, т. е. изменяются про-
цессы взаимной адаптации человека с машиной и средой, человек
формирует прогноз и па его основе осуществляет опережающий
процесс взаимной многоуровневой адаптации между собственными
компонентами. При этом человек изменяет структуру и стратегию
собственных психофизиологических процессов н системы в целом,
так что новые структура и стратегия СЧМС в целом обеспечивают
ей выживание в условиях, неприемлемых при прежних структуре
н стратегии. Опережающий характер взаимной адаптации про-
является в том, что если живая система, имеющая структуру St
и стратегию S/, прогрозирует изменение фактора F ее взаимной
адаптации со средой от FL до F3 так, что в ожидаемых условиях
26
эффективность стратегии Sj функционирования исходной струк-
туры Sf станет ниже допустимой Qt (Л-) < Q*t то система создает
прогноз такой новой своей структуры 5$+1 и процесса трансформа-
ции <S\ и Si в 5>,+1 и Sj+1 \ что при F = F2 будет приемлемое зна-
чение эффективности Qi+1 (Ft) > Q*.
Процессы взаимной адаптации внутренних компонентов чело-
века качественно отличаются от процессов взаимной адаптации
человека с машиной и средой.
В процессах внутренней и внешней взаимной адаптации людей
можно выделить ряд уровней: социальный (о-уровень), психоло-
гический (ф-уровеиь), физиологический (ср-уровень), биологиче-
ский (0-уровень) и генетический (у-уровень)
о-уроЪеиь охватывает процессы взаимной адаптации между
индивидами, группами, сообществами, государствами, регио-
нами. Для индивида процессы взаимной адаптации с другими ин-
дивидами являются внешними, а для группы как целого эти про-
цессы являются внутренними, т. е. процессами взаимной адапта-
ции внутренних компонентов. Среди людей ff-уровень в первую
очередь отражает регулирующую роль производственных от-
ношений.
Определяя в том или ином случае конкретную структуру
а-, ф-» ф-» 0“ и у-уровней, мы не только не изолируем уровни
друг от друга, не отрезаем, например, психологию живой системы
от ее физиологии, а, напротив, подчеркиваем, что психологиче-
ский уровень взаимодействует со всеми другими уровнями: со-
циальным, физиологическим, биологическим и генетическим.
В смысле совместного прогнозирования, координации и рас-
пределения функций при реализации прогноза социальный (вклю-
чая любой иитериидивидуальиый, популяционный) уровень
регуляции процессов взаимной адаптации, видимо, является все-
общим, характерным для всех живых систем, начиная с клеточной
популяции многоклеточного организма или популяции одно-
клеточных и кончая человечеством и ноосферой.
Предстоит поиск законов взаимной адаптации между о-,
ф-, (р-, 0- и у-уровнямн живых систем, которые определяют фор-
мирование целостного жизнеспособного организма при возникно-
вении разного рода генетических мутаций.
Структура системы является устойчивой, если процессы вза-
имной адаптации системы и внешней среды, а также компонентов
системы между собой удовлетворительны. Удовлетворительным
называется состояние, при котором значения критериев эффектив-
ности, надежности, безопасности функционирования системы ле-
1 В дальнейшем будем исходить из единства структуры системы и стратегии
ее функционирования, поэтому для каждой пары Sf и Sj будем использовать
общее обозначение Sj, кроме специально оговоренных случаев, когда рассматри-
ваются различия, динамические рассогласования между структурой и стратегией
27
жат в допустимых пределах во всем диапазоне изменения факторов
взаимной адаптации системы и среды.
Между структурой и стратегией системы происходит процесс
взаимной адаптации: процессы взаимной адаптации внутренних
компонентов между собой и взаимной адаптации системы в целом
со средой динамически влияют друг на друга, стремясь к взаим-
ному соответствию. В сложной, многоуровневой СЧМС, взаимо-
действующей с динамичной многопараметрической внешней сре-
дой, такое взаимное соответствие достигается благодаря опережа-
ющему характеру процессов взаимной адаптации человека и всей
СЧМС со средой и притом лишь приближенно, в некоторых пре-
делах.
Стратегия деятельности человека-оператора в СЧМС может
быть выражена закономерной зависимостью показателей его вза-
имной адаптации с машиной и средой, имеющими динамические
параметры. Такая зависимость представляется в виде характери-
стической кривой, семейства кривых или многомерной гиперпо-
верхности.
Для снятия характеристической кривой зависимости среднего времени об-
работки оператором аварийных сигналов от числа одновременно поступающих
па мнемосхему сигналов были проведены экспериментальные аварийные испы-
тания на ТЭЦ 21 Мосэнерго [I4J. На основании полученных данных была по-
строена модель СЧМС, проведены сс статистические испытания и предложен
метод разделения сигналов во время аварии на приоритетные труппы, что позво-
лило существенно сократить среднее время ожидания критических сигналов
и общее время ликвидации аварии на энергоблоке [10).
Существенным результатом экспериментов было обнаружение
факта, что основной причиной низкой эффективности деятельно-
сти операторов при авариях является не задержка в опознании
аварийных сигналов, как считалось ранее в психологии и эрго-
номике, а включение оператором под воздействием стресса в число
аварийных сигналов многих второстепенных, не относящихся
к аварии, случайно возникающих в системе. Fla этой основе был
предложен эргономический принцип регулирования интенсивно-
сти потока сигналов, поступающих к оператору во время аварии,
с учетом его индивидуальной характеристической кривой страте-
гии. Эффективность СЧМС является интегральной мерой взаимной
адаитированноети (конвергенции) ее компонентов, а сложность
СЧМС —- мерой нх дезадаптированности (дивергенции).
Возможности человека взаимно адаптироваться с машиной н
средой определяются его чувствительностью (сенсорной фактор),
способностью прогнозировать (интеллектуальный фактор), ин-
тегральной активностью (энергетический фактор) и его пластич-
ностью (трансформационный фактор).
Все эти факторы взаимосвязаны между собой, поэтому можно
ожидать, что показатели деятельности оператора в СЧМС будут
оптимальными н устойчивыми прн условии такой взаимной адап-
тации между факторами, при которой онн составили бы структуру,
обеспечивающую требуемую стратегию оператора.
28
Рис. 1Л. Схема универсальной экспериментальной установки («комбайна») для
многофакторных, многокритериальных эргономических исследований
Была проведена обширная серия экспериментов, направленная
на изучение влияния параметров среды (уровня шума, освещен-
ности, конфигурации пульта), на скорость и точность переработки
оператором информации. В экспериментах применялся эргономи-
ческий «комбайн» (рис. 1.1). Обнаружено явление гиперстабиль-
иости, состоящее в том, что колебания параметров среды оказы-
вают минимальное влияние на деятельность оператора, если
параметры отображения информации оптимальны [16].
Важное методологическое следствие второго закона взаимной
адаптации состоит в том, что необходимо исследовать не динамику
человека, машины и среды как таковых, а динамику процессов
взаимной адаптации между ними. В расчет должны приниматься
не собственные параметры человека, машины и среды, а параметры
процессов взаимной адаптации между ними, и притом не столько
текущие, сколько прогнозируемые. Примерами таких параметров
могут служит психологические факторы сложности деятельности
человека-оператора.
Одно и то же изменение машины или среды может оказывать
совершенно различное влияние на человека-оператора в зависи-
мости от его действительного состояния и предыстории процесса
взаимной адаптации в СЧМС.
Критерии эффективности и сложности обычно составляют
пары: экономия времени — перерасход времени, безопасность —
аварийность, производительность — ущерб от недовыработки, энер-
гетические и психофизиологические ресурсы — затраты. Эти по-
казатели являются общими для всей системы, их разделение меж-
ду компонентами СЧМС носит достаточно условный характер и
обычно направлено на выявление резервов снижения сложности
системы за счет человеческого и машинного звеньев. На самом
деле для общества в целом важны интегральные критерии, ибо
29
и показатели работы оператора в системе, и показатели функцио-
нирования неразрывно связаны с общими затратами трудовых
ресурсов на отбор и обучение оперативно!о персонала, проекти-
рование, создание, освоение и адаптацию технических средств.
Таким образом, в СЧМС процесс взаимной адаптации человека
с машинами и средой должен оцениваться преимущественно по
интегральным критериям оптимизации этого процесса. Сложность
отражает рассогласованность между требуемыми (прогнозиру-
емыми) и реальными процессами взаимной адаптации компонентов
СЧМС При взаимной адаптации технических объектов, например
автоматического токарного стайка и обрабатываемой детали в про-
цессе резания, понятие сложности и ее меры в рассматриваемой
системе «станок и деталь- -человек (люди)» следует относить к че-
ловеку (людям), сопоставляющему прогнозируемый и реальный
процессы взаимной адаптации станка и детали (обработки де-
тали).
Эффективность и сложность всегда относительны — онн за-
висят от прогнозирующего субъекта, выбранных им величин для
измерения критериев, прогнозируемых им процессов взаимной
адаптации компонентов системы. Субъект может быть непосред-
ственным участником процесса взаимной адаптации или выступать
в качестве эксперта-наблюдателя. В зависимости от субъектив-
ных прогнозов меры сложности одного и того же процесса взаим-
ной адаптации могут варьироваться как по качественной величине
(наименованию параметра, показателя, критерия), так и по коли-
чественному значению.
Оценка эффективности и сложности упрощается, если мы имеем
дело не с континуальным процессом взаимной адаптации, а о
частным, дискретным фрагментом этого процесса. В этом случае
упрощение достигается за счет введения вспомогательных частных
понятий: цель, задача, поведенческий акт и т. п.
При определении сложности взаимной адаптации в СЧМС не-
обходимо особо учитывать необратимые изменения. В этой части
эргономика близка к теории диссипативных систем 157, 66 Ь
Учитывая многоуровневый характер процессов взаимной опе-
режающей адаптации человека в СЧМС, определяемый вторым
законом взаимной адаптации, критерии сложности и эффектив-
ности могут соответствовать как интегральным структуре и стра-
тегии человека, так и его частным, поуровневым социальным (о),
психологическим (ф), физиологическим (ср), биологическим (Р) и
генетическим (у) структурам и стратегиям.
Основной функцией психологии человека в СЧМС является
формирование и регуляция реализации прогноза процессов взаим-
ной многоуровневой адаптации компонентов системы между собой
и системы в целом с внешней средой. Такое прогнозирование,
как и принятие решений, синтез и сравнение концептуальных
моделей, является в значительной степени обратимым процессом.
Особенно это относится к машинам, моделирующим способности
30
людей к взаимной опережающей многоуровневой адаптации со
средой. К таким машинам, как и ко всем типам СЧМС, применим
второй закон взаимной адаптации.
Многоуровневый характер адаптации человека к динамическим
внешним условиям доказан но многих исследованиях. Например,
в Институте эволюционной физиологии и биохимии им. И. хМ Се-
ченова АН СССР исследовались адаптационные процессы, про-
исходящие в организме человека при длительной гиподинамии,
в том числе на уровне целостного организма, тканей и биохимиче-
ских процессов, Показано совпадение сроков повышения рези-
стентности организма со сроками формирования приспособитель-
ных реакций на клеточном уровне. Обнаружено также, что в про-
цессе систематической тренировки человека происходит пере-
стройка функционального состояния центров регуляции сердечно-
сосудистой системы, которая выражается в становлении отчетливо
выраженной брадикардии покоя, в совершенствовании коорди-
нации центрального и периферического звеньев кровообращения.
Эти и другие данные показывают, что взаимная адаптация внутрен-
них компонентов, органов, подсистем разного уровня приводит
к формированию определенной структуры человека и стратегии
его функционирования как единой системы.
К процессу многоуровневой адаптации человека относятси так-
же процессы его эволюции, профессионального отбора, обучении,
оперативной перестройки его психофизиологических процессов
в ходе взаимной адаптации с машиной и средой.
Машину можно адаптировать к человеку на многих уровнях!
тотальном, контингентном, групповом, индивидуальном и инди-
видуально-оперативном. Каждый последующий уровень делает
адаптированиость машины к человеку более точной, но при этом
сужает круг людей, которые могут взаимно адаптироваться с дан-
ной машиной
Оптимальный уровень К адаптации машины к операторам оп-
ределяется с учетом интегральной эффективности деятельности
операторов, повышающейся с переходом на более точную адапта-
цию, а также с учетом соответствующих материальных затрат на
адаптацию машины к операторам. Экономический критерий W
адаптации имеет вид
N
~ 2 ("Фо* Фик) ПН (Афй) '
I \ f; .
N
2 J Q (Фо- Фик) f (Фм) <*Фн — пН (Афй),
1
где — значение критерия W для й-го уровня адаптации;
М — число операторов; QHHT (ф0, фмн) — интегральная эффектив-
ность одного оператора с психологической характеристикой ф0
и соответствующей характеристикой машины при k-м уровне адап-
31
тации машины фмв (соотношение полных интервалов значений
фо и 4’мк отражает совместимость стратегии человека-оператора
и машины); п число машин, необходимых для работы с N
операторами; f (фм) — функция распределения характеристики
машины фм с учетом всех режимов работы СЧМС.
При индивидуально-оперативной адаптации машины к опера-
тору АфЛ « 0 и И (0) - 7/^; в этом случае максимальны н
эффективность работы оператора, и стоимость машины.
Чаще всего оптимальным оказывается групповой уровень
адаптации [16 ]. Прирост эффективности работы операторов
по сравнению с тотальной адаптацией (ориентировкой проекти-
ровщиков на характеристики «среднестатистического» человека)
существенно превышает прирост стоимости машин. Срок окупае-
мости Ат определяется из соотношения
n _ _ - • .
Ат QnHт (фо, Фмк) ~ л// (Лфа)- у
1 , .
В случае, когда повышение точности адаптации пультов и
информационных средств направлено на снижение аварийности
систем, выигрыш (сумма предотвращенного ущерба) может быть
на много порядков больше, чем требуемые дополнительные затраты
па эргономическое совершенствование машины, которые, как пра-
вило, очень быстро окупаются.
Например, затраты на эргономическую реконструкцию операторского пункта
аммиачного производства Щекинскою химкомбината окупились примерло за
полгода, диспетчерских пунктов объединенных энер|оснстем Урала и Закав-
казья, гренажеры Красноярского за год Техника экономическая эффектив-
ность учета эргономических рекомендаций при проектировании пультов управле-
ния мощного энергоблока, системы управления движением городского транс-
порта составила 150—350 тыс. р. в год [16].
Задача эргономической экспертизы СЧМС состоит в том,
чтобы выявить ту взаимную дезадаптацию между человеком и
машиной, которая обусловливает снижение эффективности их
совместного функционирования п которую реально можно умень-
шить за счет улучшения процессов взаимной адаптации человека
и машины. В американской эргономике в последние годы широкое
распространение получил метод выявления вероятных ошибок и
временных задержек в работе операторов, основанный на приме-
нении диаграмм Мёрфи [94]. Если ранее были попытки строить
графы, алгоритмы и статистические модели успешных решений,
то в новом методе акцент делается на прогнозирование рассогла-
сования между требуемым и реальным ходом решения, порожде-
ния ошибок и аварий с тем, чтобы выявить резервы повышения
эффективности и безопасности действий операторов. Однако
диаграммы Мёрфи иосят статический характер и не отражают ди-
намики процессов взаимной адаптации оператора с машиной и
средой.
32
Для количественной оценки сложности интеллектуальной дея-
тельности человека и степени взаимной адаптации человека с ма-
шиной и средой иа основе структурио-психологнческоЙ концеп-
ции были введены психологические факторы сложности (ПФС)
деятельности [16].
Исследование ПФС ведется на многих уровнях, в частности иа
индивидуально-оперативном уровне оно позволяет осуществлять
индивидуально-оперативную адаптацию человека н машины
(ЭВМ). Разрешающая способность метода НФС очень велика.
Набор на 15 ПФС позволяет исследователю опознать практически
любой конкретный ход решения задачи операторами энергоблока.
Этот метод универсален: ПФС позволяют сравнивать сложность
алгоритмов решения, существенно различающихся между собой
по числу, порядку и характеру операций и позволяющих достичь
сходных целей разными путями
ПФС — это факторы взаимной адаптации человека и машины
(среды), поддающиеся измерениям; их значения зависят и от
параметров человека, и от параметров машины (среды). Один и
тот же уровень оптимальности ПФС может быть достигнут путем
изменения параметров либо человека, либо машины, но наиболее
эффективно — и человека, и машины.
Из первых двух заколов взаимной адаптации следует, что соз-
дание и развитие искусственной автоматической системы суть
процесс материализации, воспроизведения людьми в машинах
своих свойств взаимной опережающей многоуровневой адаптации
со средой [161.
Особый интерес представляют смешанные человеко-машинные
системы адаптивного биотехнического типа 16 J.
Перспективное методологическое значение законов взаимной
опережающей многоуровневой адаптации состоит в возможности
объединения на нх основе многочисленных относительно разроз-
ненных принципов эргономики, нх взаимной адаптации и све-
дении в единую теоретическую основу эргономики — теорию
взаимной опережающей многоуровневой адаптации человека с
машиной и средой.
Следующий, третий, закон взаимной адаптации утверждает
полиструктурность сложных систем.
1.3. ЗАКОН ДИСКРЕТНЫХ РЯДОВ
СТРУКТУР-СТРАТЕГИЙ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Любая сложная система может быть реализована посредством
одной из дискретного ряда ее возможных структур. Этот закон
относится к любой сложной системе, в том числе к СЧМС н к че-
ловеку. Применительно к человеку этот закон формулируется
следующим образом:
Человек в процессе взаимной адаптации с машиной и средой
реализует структуру-стратегию из набора возможных для него
структур-стратегий. . льгрг
2 Венле В Ф
33
Рис. 1 2. Характеристические кривые трех стратегий (5а, 5ь, 5С) оператора
Q -. эффективность (отношение вероятности успешного решения задач к затраченному
времени Q P^^t). Р — эргономический фактор Сложности (число единиц, на которые
разбнваетоя исходная информация при воаприятин)
Разнообразие типов внутренних компонентов человека, си-
стемы и процессов взаимной адаптации между ними обусловливает
возможность существования разных структур. В то же время на-
личие большого числа разнообразных компонентов обусловливает
дискретный характер структур: варьирование (в частности, опти-
мизация) конкретной структуры — процесс непрерывный, а пе-
реход к другой структуре означает качественные изменения. Здесь
сказывается действие закона перехода количества в качество.
Каждая структура-стратегия St имеет свои особые характери-
стические кривые Qt (F>), где Qt — эффективность системы при
j-й структуре-стратегии; Fj — j-и фактор процесса взаимной адап-
тации человека с машиной и средой.
Экспериментальные характеристические кривые трех страте-
гий восприятия оператором текста на экране (подобно чтению
по буквам S(!, по слогам и словами S€) приведены иа рис. 1.2.
Таким образом, эффективность оператора (надежность, ско-
рость, качество, безопасность действий) описывается не единствен-
ной кривой, а набором из числа имеющихся у него структур-стра-
тегий деятельности (S^ и факторов (Fj)
Универсальность стратегии определяется интервалом значе-
ний AFj, в котором опа реализуется. Чем больше интервал, тем
больше универсальность стратегии. Специализироваиность стра-
34
тегии определяется уровнем ее эффективности в основном интер-
вале значений AF,.
На основе закона структур-стратегий может быть сформулиро-
вано правило инвариантности интегральной эффективности си-
стемы. При постоянном составе компонентов и их активности
интегральная эффективность системы при всех ее возможных
структурах-стратегиях постоянна, или .....
max f* ' К
j QtdFf = const, Л J
F Ji min
где Ffl mm и F^max — минимальное и максимальное значения /-го
фактора для i-й стратегии; Fjtn№X— Fn nun = АГ/* — индекс
универсальности i-й стратегии по фактору Fj' Qi — эффективность
t-й стратегии.
В соответствии с этим правилом площади под кривыми Sa,
Sb и Sc (рис. 1.2) равны между собой:
р р р
Г a max Г ь max с max
J QadF = f QbdF = J QedF,
p p p
a min d min c mln >
1.4. ОСНОВНОЙ ЗАКОН ТРАНСФОРМАТИДИ
И ЕГО СЛЕДСТВИЯ
Закон трансформаций. Трансформация одной структуры-стра-
тегии системы в другую может происходить только через общее
для обеих структур-стратегий состояние системы, отображае-
мое пересечением их характеристических кривых (гиперповерхно-
стей).
Необходимо сделать примечание: поскольку Qt (Fj) есть вели-
чины случайные, то отображающие эти зависимости характери-
стические кривые (гиперповерхности) стратегий с учетом разброса
значений случайных величин имеют форму «трубок»; таким об-
разом, пересечение двух характеристических кривых (гипер-
поверхностей) отображается не точкой, а областью на плоскости
или в многомерном пространстве. Причем состояния системы при
трансформациях ее структур-стратегий при увеличении значений
F} и их уменьшении, т. е при «прямых» и «обратных» трансформа-
циях могут быть разными.
Другой важной оговоркой является непрерывность трансфор-
мации, т. е. сохранение неизменного состава компонентов системы
при изменении ее структуры Именно такой путь обеспечивает
наибольшую экономичность и скорость трансформаций н общего
прогресса системы. Случаи, когда новая структура становится
доминирующей как результат уничтожения компонентов системы,
характерных для предшествовавшей структуры, мы не рассматри-
ваем как чрезвычайно расточительные, связанные со снижением
2* 35
эффективности и безопасности систем, хотя и в эволюционном раз-
витии и в социальном прогрессе общества они отнюдь ие редки.
В соответствии с законом трансформаций новая структура не
может быть порождена как таковая, а возникает только на базе
предыдущей структуры путем частичной дезадаптации прежней
структуры, достаточной для получения дополнительных, необ-
ходимых для постройки новой структуры степеней свободы ком-
понентов системы. При этом сохраняется достигнутая при старой
структуре взаимная адаптация части компонентов, которая соот-
ветствует новой структуре.
Например, переход оператора от одной структуры к другой
включает в себя следующие этапы: 1) попытка применить старую
стратегию в новых условиях взаимной адаптации с машиной и
средой; 2) если эта стратегия оказывается неэффективной, то
возникает «стресс» — частичная поисковая взаимная дезадапта-
ция (дивергенция) компонентов; 3) при определенной степени
дивергенции компонентов достигается такой уровень степеней
свободы, при котором возникает ассоциация (трансформационная
точка) с новой структурой, и в случае, если у человека есть воз-
можность задержаться в этом состоянии иа время, достаточное
для формирования новой структуры на базе остатков старой,
человек переходит па эту новую структуру.
Скорость трансформации зависит от степени достоверности,
определенности и полноты прогноза формирования новой струк-
туры и доли ее готовых блоков, содержащихся в прежней струк-
туре.
Следствия из закона трансформаций.
I. Если структура системы S[ не имеет общих структурных
элементов со структурой SUn и характеристическая кривая (ги-
перповерхность) ее стратегии не пересекается с характеристи-
ческой кривой (гиперповерхностью) стратегии то переход
системы от структуры-стратегии S, к Si+n может происходить
только путем последовательных трансформаций — переходов че-
рез промежуточные структуры-стратегии S1+1, S(+2, ... до тех
пор, пока не найдется такая структура которая имеет об-
щие структурные элементы со структурой SJ+„, или пока характе-
ристическая кривая (гиперповерхность) стратегии пе пере-
сечется с характеристической кривой (гиперповерхностью) стра-
тегии 5(+п. Если в качестве примеров стратегий взять знания,
умения, мысли, образы памяти, то закон трансформаций описы-
вает образование новых знаний, выработку навыков и умений,
их интерференцию между собой, переносы, построение умозаклю-
чений, познавательный прогресс, а также возникновение и роль
ассоциаций в трансформации и связывании образов и мыслей.
Любая новая мысль или технология может не быть сформирована
иа пустом месте, а получена только путем перехода от одной мысли
36
или технологии к новой, взаимосвязанной, ассоциированной с пре-
дыдущей. Может быть дана более краткая формулировка закона
трансформаций: трансформации (взаимопереходы) возможны толь-
ко между ассоциированными структурами-стратегиями.
На этом следствии из четвертого закона основана трансформа-
ционная теория обучения и адаптации [23, 117]. Эта теория, но-
сящая весьма общий характер, описывает трансформации струк-
тур, состояний всех компонентов СЧМС — человека, машины н
среды, в частности трансформационные процессы при фазовых
переходах в металлах, в электрических цепях, в пароводяной смеси
при пленочном и пузырьковом кипении, в программах ЭВМ, в пси-
хологии и физиологии человека и т. д.
2. Формирование структур-стратегин системы Si+n * может
начинаться либо с трансформации предыдущей структуры 3(+п_т
в структуру SUn с последующим формированием стратегии Si+n,
либо с формирования стратегии Sf+n с последующим формирова-
нием структуры Si+n. В основе последующего формирования соот-
ветственно стратегии или структуры лежит процесс взаимной
адаптации между структурой и стратегией.
Изменение стратегии функционирования СЧМС, обусловлен-
ное процессом взаимной адаптации ее с внешней средой, приводит
к дезадаптации между стратегией и прежней структурой. Если из-
менение внешней среды значительно, а ее лабильность низка,
т. е. ограничена податливость среды воздействиям СЧМС, стремя-
щейся восстановить взаимную адаптацию с внешней средой при
сохранении прежней структуры, то выживание СЧМС возможно
только при соответствующем изменении ес структуры. Если СЧМС
не изменит своевременно свою структуру, то взаимная дезадапта-
ция системы и среды, структуры и стратегии системы, внутренних
компонентов СЧМС обусловит ее слишком высокую сложность,
что потребует чрезмерных энергетических и временных затрат
для поддержания жизнеспособности СЧМС, что может угрожать
ее безопасности.
Преимущество человека перед техническими компонентами
СЧМС состоит именно в том, что ои с помощью опережающей ак-
тивности способен осуществлять трансформацию структуры и стра-
тегии СЧМС заблаговременно, до того, как внутренняя или внеш-
няя дезадаптация станет критической, опасной для существования
системы.
При трансформации нормальной SH стратегии управления
в аварийную Sa происходит падение эффективности управления до
Уровня QHa (рис. 1.3), который может быть ниже критического для
Дайной системы. Анализ процессов трансформации Зн в Sa
имеет первостепенное значение для создания эргономической тео-
рии безопасности СЧМС. Практические методы повышения без-
опасности систем должны быть направлены на повышение транс-
формационной эффективности QHa и сокращение длительности
37
Рис 1.3. Трансформация стратегии нормального управления Зн в аварийную
За при изменении F от FH opt до Fa opt н обратно.
Т — время; Гв а и Гк а — моменты начала и конца аварии; Гл. • длительность
ликвидации аварнв [штриховыми линиями показаны срывы деятельности оператора
* 0, Qa -► 0) при слитком быстрых изменениях Г]
трансформационного периода Д7\ Очень важна безопасность и
обратной трансформации За в Зн.
В дополнение к указанным законам взаимной адаптации не-
обходимо сформулировать еще один закон, специфический для
человека и других живых систем, отражающий их способность,
особенно важную для биологической эволюции н приспособления
к динамической среде.
Закон базовых дивергентных структур-стратегий. Для сохра-
нения жизнеспособности и подготовки к значительным трансфор-
мациям своей конвергентной структуры-стратегии, неадекват-
ной возникшим условиям, живая система реализует базовую дивер-
гентную структуру-стратегию.
Базовые структуры-стратегии Sw формируются фнло- или
онтогенетически. Их отличительной особенностью являются уни-
версальность, иеспецифнчностъ, пригодность для выживания с
пониженной, ио приемлемой эффективностью в широком диапа-
зоне динамических условий. В дальнейшем, если условия стаби-
лизируются, происходит трансформация Sw в высокоэффектив-
ную специализированную структуру-стратегию (рис. 1.4).
Процесс переходов системы от конвергентной стратегии 3±
к базовой дивергентной стратегии Sbd и далее к новым специали-
зированным стратегиям 3^ и Зг показан на рис. 1.4. Прямой пе-
реход от Sx к Sv невозможен, поскольку трансформационная
точка ху соответствует уровню эффективности ниже минимально
допустимого Qxy < Qmjn, при котором возникает угроза гибели
системы (например, срыва деятельности человека-оператора).
Являющийся частным случаем базовых дивергентных структур-
стратегий стресс, как промежуточное состояние, способствует
выживанию, а в биологической эволюции он обеспечивает также
возможность возникновения новых разновидностей в биологиче-
ской эволюции. .. . . • .•>
38
Понятие базовой дивергентной структуры имеет особое зна-
чение для анализа психологических процессов, в частности об-
щения. Например, переход ученого от специализированной струк-
туры-стратегии, основанной на определенной научной теории, к ба-
зовой дивергентной структуре дает ему возможность в ходе об-
щения понять теорию коллеги, структура-стратегия которой прямо
не ассоциирована с его собственной, н при достаточной аргумен-
тации и соответствующих условиях перейти иа эту новую теорию.
Типичной базовой дивергентной структурой является естест-
венный язык, позволяющий владеющим нм людям общаться,
вырабатывать единую точку зрения, психологически синхронизи-
роваться на сходных стратегиях — взаимной адаптации со сре-
дой.
Живые системы, в первую очередь люди, материализуют в ис-
кусственных системах свои способности перехода к базовым ди-
вергентным структурам-стратегиям, поэтому пятый закон верен
и для искусственных систем Многие примеры подобных структур
могут быть найдены в технике: модульные, агрегатные н блочные
конструкции зданий, станков, машин и механизмов, а также гиб-
кие автоматизированные производственные системы, перестраи-
вающиеся через базовые дивергентные к ноным специализиро-
ванным структурам-стратегиям. Перестройка осуществляется пу-
тем перехода от специализированной, конвергентной структуры Sx
к базовой дивергентной н от нее — к новой специализированной
структуре Sff.
На основе сформулированных законов может быть построен
новый обширный класс моделей н номограмм («квадриграмм»)
расчета адаптационной дннамнкн в СЧМС [1211. Идея таких
моделей графически проиллюстрирована на рис. L5
Рис. 1.4. Трансформации в Sy и Sz посредством базовой дивергентной струк-
туры стратегии St>d • * » », *-*' •:
ЗЭ ’<
Рис. 1.5 Квадриграмма адаптационной динамики систем человек—машина-
среда
В квадранте / показана динамика параметра Е (Г) среды или
машины. В квадранте II представлен процесс отображения ди-
намики среды в информационной системе машины и передачи этих
данных человеку-оператору. Объективное значение Е отражается
человеком в виде некоторого субъективного образа (психологиче-
ского фактора сложности) F Отношение F/E, являющееся коэф-
фициентом. рефлексии человеком среды,, зависит от параметров
приборов, формируемого человеком прогноза динамики машины и
среды, от его состояния и применяемой стратегии восприятия S&
и ее реализаций — тактик S(. Характеристические кривые стра-
тегий оператора представлены в квадранте /7/, где показана за-
висимость интенсивности реакций Q от значений фактора F и типа
стратегии активности (деятельности) Sj. Задача совершенствова-
ния системы отображения информации состоит в том, чтобы до-
биться соответствия между Е (Г), стратегий восприятия S* (или
вектором рефлексии) — во II квадранте — и типом стратегии
деятельности Sj для обеспечения оптимальной реакции оператора
Q (F) и ее динамики во времени с учетом возможных трансформа-
ций стратегий Si -► Si -> Si -► Si -► Si или непосредственно
Si —► Sa.
Трансформации стратегий наблюдаются и при обучении опе-
раторов, и при их практической работе [16]. Диаграмма адапта-
ционной динамики позволяет исследовать процессы взаимной
адаптации человека с машиной и средой при различных индиви-
дуальных особенностях операторов, уровнях их обученности и
параметрах машины.' типах и структурах средств отображении
информации (квадрант II), динамических и статических характе-
40
ристиках органов управления (квадрант /V), соотношениях ди-
намики машины IFQ (Т) н среды £ (Г), выбирая оптимальные
эргономические и инженерные решения (1^ — передаточная
функция органов управления машиной).
Для проектирования и оптимизации СЧМС строится семейство
из Л4 диаграмм, Л4 = LR, где L — число критериев (Qi, Q2, ....
Qr,); R — число факторов (Гг, FZt ..., ря), объединяемых в 7И-
мерную модель. Трансформационные модели позволяют анализи-
ровать ряд новых аспектов проблей самоорганизации систем 116].
Обобщающие многочисленные эмпирические результаты иссле-
дований СЧМС, законы взаимной адаптации, при условии их
дальнейшего исследования, развития и уточнения, могут соста-
вить общую фундаментальную основу эргономики — методоло-
гию и теорию взаимной адаптации различных систем — коадап-
тики, в том числе человека с машиной и средой, анализа, синтеза
и динамики СЧМС, их оптимизации по критериям безопасности,
надежности, эффективности, производственной и общей экологии
человека, скорости освоения н прогресса новой техники и тех-
нологии.
Исследование эргономических законов и принципов транс-
формации структур сложных систем человек—машина—среда
особенно актуально в связи с необходимостью управления пере-
стройкой народного хозяйства, ускорением и гармоничным сочета-
нием социально-экономического и научно-технического про-
гресса страны.
ГЛАВА 2
СТРУКТУРЫ И СТРАТЕГИИ ПЕРЕРАБОТКИ
ИНФОРМАЦИИ ЧЕЛОВЕКОМ И ИХ ТРАНСФОРМАЦИИ
В ХОДЕ ОБУЧЕНИЯ
2Л. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ
И ИХ ЧАСТНЫЙ ХАРАКТЕР
Проблема обучения традиционно является одной из централь-
ных в психологической науке. Изучение психологических аспек-
тов этой проблемы было начато Г. Эббингаузои в 1835 г. на мате-
риале запоминания и забывания слов. Многочисленные экспе-
рименты позволили Г. Эббиигаузу обнаружить монотонную
экспоненциальную закономерность убывания числа слов, удер-
живаемых в памяти.
Последовавшие за этим широко известные эксперименты
3. JI. Торндайка по исследованию ассоциаций и опыты И. П. Пав-
лова по выработке и угасаиню условных рефлексов у животных
подтвердили экспоненциальный закон Г. Эббингауза.
41
Наиболее сильное влияние на развитие монотонных асимпто-
тических моделей обучения оказал К- Л. Халл. Он предположил,
что высший (асимптотический) уровень навыка определяется ря-
дом факторов, таких, как интенсивность потребности, подкрепле-
ния, условного стимула, а также временными характеристиками
стимулов н реакций В дальнейшем монотонные асимптотические
процессы обучения стали классическими и общепризнанными.
Основная масса количественных экспериментальных данных
о процессах обучения была получена либо на животных, либо
иа людях, обучавшихся выполнению максимально простых за-
даний. Наиболее типичной экспериментальной ситуацией была
выработка навыка реакции выбора на два-три альтернативных
сигнала.
Дальнейшее развитие модели процессов обучения получили
в работах Р. Аткнисоиа, Г. Бауэра н Э. Кротерса (31. Важным
достижением Р. Аткинсона и его сотрудников было построение
моделей целостною процесса обучения: уровень обученности
в опыте п выражался ие через состояние в опыте п — 1 н постоян-
ные вероятности переходов из одного состояния в другое, как
в марковских моделях Р. Буша, а через всю динамику обучения,
характеризующуюся переменной скоростью.
Несовпадение реального процесса обучения с монотонной
экспонентой выявлено во многих экспериментах, но не нашло
достаточного теоретического обоснования. На основе большого
числа экспериментальных данных Р. Вудворте выделяет на кри-
вой обучения начальную, промежуточную и конечную площадки
(«плато»). Промежуточную площадку впервые обнаружили
JI. Р. Брайен и II. Хартер еще в 1896 г., исследуя эксперимен-
тально процесс обучения телеграфистов.
Обобщая результаты нсех экспериментальных исследований,
в которых были обнаружены промежуточные плато, Р. Вудворте
в 1959 г. объяснил этот феномен изменением метода выполнения
задания. Публикация таких данных в тот период была особенно
примечательна, поскольку общепринятые психологическая и ма-
тематическая теории обучения предписывали почти обязатель-
ную аппроксимацию экспериментальных данных монотонной
асимптотической кривой обучения. Например, в широко извест-
ном в США и Западной Европе учебнике американского ученого
А. Чаианиса по методам н технике инженерно психологического
эксперимента, изданном университетом Дж. Гопкинса в 1959 г.,
рекомендовалась именно такая апироксимания эксперименталь-
ных данных.
Аппроксимация процессов обучении монотонной экспонен-
циальной кривой стала особенно прочной традицией в некоторых
прикладных отраслях психологии и в эргономике. Например,
в работе [13] рассматриваются математические методы расчета
такой кривой обучения по трем и даже по двум точкам. Экспери-
ментальные данные об обучении испытуемых компенсаторному
42
Рис. 2.1. Изменение среднего вре-
мени / компенсаторного слежения
за одним сигналом в ходе обучения
в зависимости от числа сигналов
(л = 1—6), одновременно предъяв-
ляемых обучаемому
слежению за параметрами
приведены на рис. 2.1, при-
чем один и тот же поток
отслеживаемых сигналов вы-
водился испытуемому на раз-
ное число приборов (п —
= 14-6), которые он мог
одновременно воспринимать
и в результате посылать по
соответствующим каналам
регулирующие сигналы.
Очевидно, что при всех
числах приборов, кроме
трех, процесс обучения но-
сит явно немонотонный
в себя различные
характер, включает
площадки и даже иа какой-то период иногда ухудшение по-
казателей слежения (t — среднее время слежения за одним
сигналом). Если же все эти сложные кривые усреднить, то мы
получим вполне традиционную монотонную кривую [161.
Для аппроксимации кривых обучения еще в начале века
С. Винсент была предложена шкала относительного времени,
учитывающая разницу индивидуальных скоростей обучения.
Если применить шкалу С. Винсеит к усреднению данных,
приведенных на рис. 2.1, отложив на осн относительного вре-
мени Т координаты различных фаз процесса обучения, то полу-
чим немонотонную кривую. На этой кривой для каждой последо-
вательно осваиваемой стратегии (способа слежения) можно про-
следить фазу начала освоения стратегии, фазу быстрого улуч-
шения показателей, плато, фазу перехода от предыдущей к по-
следующей стратегии 123).
Анализ такой кривой дает возможность поставить вопрос
не только об изолированном изучении процессов обучения чело-
века каждой стратегии в отдельности, как, например, в опытах
Брайена н Хартера, но н об изучении процессов перехода от одной
стратегии к другой, иначе говоря, изучать не только эволюцию
единичной стратегии, но и трансформации стратегий — их взаимо-
пе ре ходы.
До снх пор такие трансформации, наиболее интересные, на
наш взгляд, в психологическом отношении, не Подвергались
специальному анализу. Например, в книге Р. Аткинсона [31
дана зависимость латентного времени ответов испытуемых от
числа предварительно запоминаемых объектов, причем взяты
43
отрезки для малого и большого числа объектов, а промежуточ-
ные числа из рассмотрения исключены.
Рассмотрим особо проблему исследования взаимосвязей между
факторами (исходными условиями) и показателями (результа-
тами) выполнения заданий.
На основе рис. 2.1 построена экспериментальная кривая за-
висимости среднего времени компенсаторного слежения за сиг-
налами для случая, когда сигналы, составляющие один и тот же
поток, отображаются поочередно на одном, двух, ..., шести при-
борах (п — 1 — 6). Эта кривая идентична данным, приведенным
на рис. 2.1, для девятого дня обучения. Установлено оптимальное
число приборов, прн котором среднее время слежения за одним
сигналом минимально f (п --- 3) — 11 с; nopt = 3. Кривая t (п)
слева (при п < 3) и справа (при п > 3) аппроксимируется раз-
ными уравнениями:
ti (п < 3) = 9 -г (4,5 — п)я, *
(п > 3) = 11 + (п — 2,5)“.
Подобные кривые с четко выраженным оптимумом получены
для многих случаев связи между различными психологическими
факторами и критериями сложности решения мыслительных, пер-
цептивных н сенсомоторных задач.
В проблеме обучения должен быть особо изучен аспект, свя-
занный с учетом нелинейного характера связи между факторами
(условиями) и критериями успешности выполнения человеком
заданий в ходе обучения и наличия для каждого задания опти-
мального значения фактора при той стратегии решения, которую
реально применяет обучаемый в каждом эксперименте.
Дальнейшее развитие теории обучения необходимо связать
с изучением не только процессов эволюции стратегий, ио и про-
цессов их трансформации — перехода от одной стратегии к дру-
гой под влиянием способов обучения, индивидуальных особен-
ностей обучаемого, условий н средств выполнения учебных за-
даний.
2.2. ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ ОБУЧЕНИЯ
И СТРУКТУРНОЙ ДИНАМИКИ СИСТЕМ
я Анализ характерной для каждой стратегии зависимости
между психологическим фактором и критерием сложности вы-
полнения заданий и выявления оптимального значения фактора
позволяет определить предельные возможности совершенство-
вания (эволюции) каждой стратегии и характер трансформаций
стратегий — перехода обучаемого к другим стратегиям. В ка-
честве примера рассмотрим кратко экспериментальные данные
о зависимости между психологическим фактором и критерием
сложности выполнения заданий при разных стратегиях его вы-
полнения. Подробные описания таких экспериментов приведены
в работе 1161.
44
Зависимости времени t решения оперативных задач от числа
отдельных информационных единиц воспринимаемых опера-
торам при решении задач по мнемосхеме, показаны на рис. 2.2, а.
Стратегия Л, с которой начинается обучение, характеризуется
поэлементным восприятием информации от мнемосхемы. При
использовании стратегии А минимальное время решения ta га10 =
— 51 с получается при па opt -= 7-г8.
На следующем этапе обучения оператор осваивает страте-
гию Ь, при которой воспринимаемые элементы объединяются
в целостные функциональные группы (tb mln =-= 39 с при пь opt =
- 4).
Наилучшие показатели решения достигаются операторами,
когда они обучаются воспринимать симультанно всю мнемосхему
и опознавать в целом состояние объекта (4 mm -22 с).
Необходимо обратить внимание на особые точки на кривых
(рис. 2.2, б) — общую точку ab стратегий а и b и общую точку Ьс
стратегий b н с. Координаты этих точек соответствуют одинако-
вым показателям решения при использовании двух различных
стратегий. Указанные точки можно рассматривать в качестве то-
чек перехода в процессе обучения от одной стратегии к другой,
более совершенной (от а к b и от b к с).
Возникает естественный вопрос, каким образом смена стра-
тегий позволяет снижать оптимальный уровень сложности
(4 mm > 4 mm > 4 nun), максимально достижимый прн каждой
стратегии?
Допустим, мы обучаем испытуемого опознанию (диагностике)
16 различных состояний некоторого объекта. Объект отображен
посредством 30 информационных элементов, каждый из которых
может быть в двух различных состояниях: параметр в норме н
параметр в патологии.
На первом этапе обучения испытуемый оценивает состояние
объекта перебором состояний всех 30 элементов. Информацион-
ное содержание сигнала — конкретного воспринимаемого со-
стояния комплекса параметров — выразится как
4 =- 30 loga 2 — 30 дв. ед.
На втором этапе обучения испытуемый группирует 30 инфор-
мационных элементов в пять функциональных групп, каждая
из которых может быть в четырех различных состояниях. Инфор-
мационное содержание того же сигнала — конкретного состоя-
ния системы отображения информации (СОИН) — выразится
в этом случае как 1Ь — 5 log2 4 — 10 дв. ед.
Наконец, на третьем этапе испытуемый обучается опознавать
в целом состояние всей комбинации на 30 информационных эле-
ментов, причем общее число возможных состояний этой комби-
нации составляет 16. Иогда информационное содержание сигнала
4 = = 4 дв. ед.
45
Рис. 2.2. Определение контрольных уровней кривой обучения по характеристикам
осваиваемых стратегий Sa, S& и 5С:
а—по среднему времени t решения задачи; Лн — сочна начального ин волнения вадания
46
Таким образом, по сравнению с целостной оценкой каждого
из 16 состояний избыточность информационного содержания сиг-
нала иа первом этапе
4/4 - -- 30/4 = 7,5,
а на втором этапе
4/4 -- Ю/4 = 2,5.
Стратегия опознания состояний объекта по состоянию инфор-
мационного комплекса, применяемая испытуемым на третьем
этапе обучения, более специализирована — она приспособлена
для опознания Qc -- 16 конкретных состояний путем определения
их различия.
Стратегия, используемая на втором этапе, более универсальна,
чем стратегия третьего этапа; с ее помощью на данном СОИН
могут различаться Qb — 2010 состояний объекта. Однако вторая
стратегия более специализирована, чем первая, с помощью ко-
торой можег распознаваться в 2м раз больше состояний, чем
с помощью второй стратегии (Qa = 2ЗД).
Отсюда видно, каким значительным ограничением числа сте-
пеней свободы СОИН оплачивается сравнительно небольшое
уменьшение времени опознания ситуаций:
ia!tb - 52/39 = 1,33; Qa/Qb = 2*/2w - 220.
Таким образом, один из вариантов когнитивного прогресса
(накопления умений но решению определенного класса задач)
может состоять в том, что каждая последующая стратегия обеспе-
чивает снижение сложности выполнения заданий за счет ее боль-
шей специализации но сравнению с предыдущими. Конечно,
этот вариант не единственный. Эффективность решения может
иногда увеличиваться за счет возрастания используемой инфор-
мации.
Поскольку по мере обучения эффективность решения повы-
шается, а в паузах или при возникновении нестандартных (на-
пример, стрессовых) условий она снижается, следует говорить
о когнитивном прогрессе, регрессе и в целом — о когнитивной
динамике.
Если вернуться к анализу решения задач по мнемосхеме,
то когнитивный прогресс выражается еще в том, что раструб
кривой стратегии Sb (интервал значений, при которых страте-
гия S& позволяет успешно справиться с задачей) уже, чем раструб
кривой стратегии Sa (см. рис. 2.2). Соответственно интервал зна-
чений л, при которых может быль реализована стратегия Sc,
меньше, чем эти интервалы для стратегий Sa и Sb,
Иначе говоря, стратегия Sa имеет оптимум хуже, чем стра-
тегии Sb и Se Vaopt > 4 opt > 4 opt)» однако она может быть,
хоть и с трудом (fipH t > 4 opt), реализована при существенных
отклонениях п от nopt = 7; 8. На рис. 2.2 видно, что этот ннтер-
47
вал для стратегии Sa составляет Ля =* 6 (п = 5-г-П), а для стра-
тегии лишь Лп -= 2 (п — 1-г-З).
На рис. 2.2, б справа показана кривая обучения, т. е. кривая
изменения среднего времени i решения задач по мнемосхеме с те-
чением времени обучения Г. Левая часть рис. 2.2 является исход-
ной, В правую часть мы переносим значения ZaH — время решения
задач в начале обучения, ta П1Ш, tabf tb ГП1П, (bc, (ет1а.
Число информационных элементов в данном случае рассматри-
вается обобщенно в качестве психологического фактора слож-
ности: К]? — реальное значение психологического фактора слож-
ности; — его теоретически оптимальное значение для /-й
стратегии (: =-= а, Ь, с); Л“р и К/р — значения психологического
фактора сложности, общие для двух стратегий. Стрелками в ле-
вой части рис. 2.2, б показано направление изменения t (К/р)
в ходе обучения. Переход от одной стратегии к другой в данном
случае происходит при < Kb/t и КЬср < Х/т> т. е. прн умень-
шении реального значения психологического фактора сложности
по сравнению с его оптимальным значением для данной Страте-
гии. Вследствие этого f6 > и > 4пп. Этим и объясняется
возникновение «горбов» при переходе от стратегии Sa к страте-
гии Sb и от стратегии Sb к стратегии So с максимумами в мо-
менты ТаЬ и Лс.
В целих экспериментальной проверки гипотезы о возникно-
вении «горбов» при переходе от одной стратегии к другой и за-
висимости высоты «горба» от удаленности стратегии друг от друга
по оптимальным значениям ведущего фактора сложности были
проведены обучающие опыты с использованием разных типов
задач.
Было проведено сравнение процессов обучения операторов
тепловых электростанций с применением обычных мнемосхем
(рис. 2.3, кривая /), мнемосхем с высвечиванием актуальных кон-
туров, относящихся к задаче (кривая 2), и командно-информа-
ционных мнемосхем (кривая 3), наглядно отображающих алго-
ритм решении задачи [161. Эксперименты показали, что предва-
рительное упорядочение зрительного материала на стадии проек-
тирования мнемосхемы снижает число стратегий, последовательно
осваиваемых обучаемыми, а при отображении однозначных алго-
ритмов решения происходит лишь эволюция единственно воз-
можной стратегии, жестко обусловленной структурой информа-
ционной системы, поэтому кривая 3 имеет монотонный асимпто-
тический характер.
Анализ немонотонных кривых обучения указывает на то,
что абсолютного значения критерия сложности решения (напри-
мер, времени) недостаточно для оценки уровня обученности че-
ловека решению задач. Допустим, что обучаемый оператор при
работе с обычной мнемосхемой (см. рис. 2.3, кривая 1) показал
в эксперименте t = 132 с. Проведем на рис. 2.3 горизонтальную
48
Рис. 2.3. Динамика обучения опера-
торов при трех вариантах мнемо-
схемы (? - время реЕсгения задач;
Т - длительность обучения)
линию, соответствующую это-
му значению. Оказывается,
что такое значение времени
решения может быть достиг-
нуто при пяти совершенно
разных качественно способах
решения. Точка а соответ-
ствует плато стратегии Аь
когда обучаемый надежно
владеет этой стратегией. Эксперименты показали, что если обуча-
емый находится на уровне оптимума одной из стратегий (в данном
случае стратегии то структура и показатели решения им опера-
тивных задач всех исследованных типов (мыслительных, перцеп-
тивных и сенсомоторных) наиболее устойчивы к воздействию
стрессовых факторов, минимально зависят от психофизиологи-
ческого состояния человека.
Точка b на рис. 2.3 соответствует тому же абсолютному зна-
чению i = 132 с, одиако она лежит в начале перехода от стра-
тегии At к стратегии Вх, что связано с отходом от структуры ре-
шения, оптимальной для стратегии Аъ частичным разрушением
и преобразованием (трансформацией) этой структуры. Дисперсия
показателей решения в этой точке, как н в точке с (на крутом
участке совершенствования стратегии В^ больше, чем в точке а.
Показатели в точках b и с более подвержены влиянию стрессовых
факторов, воздействующих иа человека в процессе решения за-
дач (в качестве таковых в экспериментах со студентами использо-
вались условия экзаменов).
Точки d и & лежат на гребне перехода от стратегии Bi к Ci-
Здесь дисперсия показателей наибольшая.
Анализ кривой обучения 1 на рнс. 2.3 показывает, что учет
абсолютного значения критерия сложности решения недостато-
чен для суждения об уровне подготовки обучаемого, необходимы
качественный и количественный анализы стратегии, с помощью
которой это значение критерия достигается.
При значении t =s 132 с обучение может быть приостановлено
только в одной из пяти точек, соответствующих иа кривой 1
этому значению, а именно, в точке а, когда обучаемым надежно
освоена стратегия А1( хотя эта стратегия наименее перспективна
из возможного набора (Ап Вь
В точке с прерывать обучение нецелесообразно, поскольку
достаточно еще небольшого интервала обучения (около двух су-
ток), чтобы значение t существенно уменьшилось и стабилизиро-
валось. Если прерывать обучение в точке Ь, а еще хуже в d или е.
49
обучаемый оказывается в очень трудном положении — он че
владеет надежно ни одной стратегией.
Многозначность величины показателя сложности (/а — ib -
- tc — ti — f) должна учитываться не только при организации
процесса обучения, но и при решении проблемы переноса лабора-
торных результатов в практику организации реальной трудовой
деятельности
Таким образом, и при организации процесса обучения, вы-
боре его продолжительности, желаемого конечного уровня по-
казателей и при решении вопроса о практической применимости
прикладных лабораторных психологических экспериментов на-
ряду с абсолютными значениями показателей должны сравни-
ваться стратегии решения, с помощью которых данные значения
показателей достигаются.
Особое внимание необходимо уделять анализу процессов
трансформации стратегий как наиболее сложных и неустойчивых
зон в ходе обучения.
Следует оговорить, что понятия устойчивости и неустойчи-
вости являются, конечно, относительными, они должны допол-
няться количественными оценками. В экспериментах выявлено,
что на сходных фазах освоения разных стратегий дисперсия
меньше при использовании более совершенной (точнее, более
специализированной) стратегии: ota > otb > (т/с.
Кроме того, обнаружена существенная неравномерность устой-
чивости показателей решения в ходе освоения одной стратегии.
Например, при обучении решению оперативных задач по ко-
мандно-информационной мнемосхеме, которое характеризуется
постоянством стратегии, имеется несколько зон с уменьшением
дисперсии показателей. Это позволяет сделать предположение
о том, что возможно несколько уровней детальности изучения
процессов обучения. Если мы изучаем в целом процесс совершен-
ствования способов достижения определенного класса целей и
решения соответствующих задач, возможные при этом стратегии
могут быть объединены более общим понятием политики решения.
На уровне анализа политики решения переходы между страте-
гиями можно рассматривать приближенно как монотонные. Соб-
ственно, именно это предлагают авторы работы [131, разрабаты-
вающие макроподход к анализу процессов обучения.
В то же время изучение не только политики решения, ио и
стратегий может оказаться недостаточно детализированным при
исследовании индивидуально адаптированных методов обучения,
управления экспериментами и т. п, В этом случае стратегия
должна быть разделена на тактики — более узкие классы прие-
мов решения. В этом случае иногда удается обнаружить «горбы»
даже иа таких гладких монотонных кривых, как Л5 (см, рис. 2.3),
В свою очередь, тактики разделяют на конкретные приемы
и акты решения, и они тоже могут быть представлены «горба-
тыми» кривыми. Здесь, видимо, проявляется общая закономер»
50
ность колебательности процессов решения вообще. U-образные
кривые, подобные тем, которые приведены в левой части рис. 2,2, а,
н П -образные на рис. 2.2,6 отражают качественно динамику
политики в целом, стратегий, тактик, конкретного решения и
даже отдельного шага в решении. Если Q трактовать как вероят-
ность успеха на каждом шаге решения, то кривая будет отражать
траекторию колебаний — поисковых шагов вокруг максимума
вероятности успеха. Такая траектория отражает закономерный
(а не методом слепых проб и ошибок) поиск решения, основан-
ный на использовании освоенных данным индивидом и его пред-
шественниками политик, стратегий, тактик, приемов решения
задач, подобных тем, которые встретились в конкретном случае.
Каждый шаг решения может быть связан с оптимальным значе-
нием частного психологического фактора сложности.
Необходимо вновь подчеркнуть условность применяемого нами
плоского изображения зависимостей t Q (К;р) — во всех
случаях мы должны были рассматривать параллельно н взаимо-
связано несколько графиков по числу психологических факторов
сложности, существенно влннющнх на выбранный критерий слож-
ности (/, Q и др.). В работе [ 16 [ на примере анализа решения
оперативных задач рассматривалось 15 разных Kjp. Необходимо
создать специальные методы графического отображения таких
многофакторных процессов оптимизации информационной основы
решения, при которой решение становится доступным конкрет-
ному индивиду в конкретном опыте (при индивидуально-опера-
тивном уровне анализа), конкретному индивиду (прн индиви-
дуальном уровне анализа), группе, контингенту специалистов
нлн «среднему» человеку (при тотальном уровне анализа и обоб-
щения данных).
Изучение сложной динамики эволюции и трансформации стра-
тегий прн обучении имеет важное значение, в частности, для ре-
шения проблемы оптимального управления процессом обучения.
Процесс обучения может описываться традиционными моно-
тонными моделями лишь в частных случаях, иа этапах эволюции
каждой конкретной стратегии.
Монотонная и немонотонная (с промежуточными плато и
«горбами») формы кривых в значительной степени зависят от
уровня психологического анализа процессов обучения. Прак-
тически всегда может быть найден достаточно высокий уровень
обобщения, позволяющий аппроксимировать процесс обучения
гладкой, монотонной кривой. Причем всегда могут быть выбраны
такой уровень анализа и такая степень детализации процесса
обучения, прн которых будут выявлены переходные процессы,
представляющие особый интерес для психологической теории
обучения.
Для анализа этапов трансформации стратегий должны быть
разработаны новые типы моделей, в том числе графоаналитичес-
кого типа. Главным сейчас является накопление экспернмен-
51
тального материала без давления прежних традиций «сглажива-
ния» кривых обучения и их «всеобщего усреднения», маскирую-
щих наиболее интересные психологические особенности про-
цессов обучения. Применение системного подхода предполагает
изучение процессов обучения на разных уровнях: от тотального
до индивидуально-оперативного, от политики до отдельного шага
в конкретном акте решении и иод разными углами: сложности,
устойчивости, эффективности решений
На основе предложенной трансформационной теории обуче-
ния построены диаграммы расчета кривых обучения (правые
части рис. 2 2, а и б) по характеристическим кривым различных
возможных стратегий решения задач (левые части рис 2 2, а и б)
В дальнейшем предполагается применить использованный
здесь метод анализа процессов обучения к более широкому классу
познавательных процессов как метод анализа когнитивной ди-
намики в научном и техническом творчестве, технологическом
прогрессе и других областях (см. гл 4)
Применение трансформационной теории в обучении н воспита-
нии позволит целенаправленно воздействовать на психофизиоло-
гическое состояние, волю студентов, применять дополнительные
способы стимулирования, оказания помощи студентам со стороны
преподавателей, особенно в периоды трансформации навыков,
умений, во время переходов к более прогрессивным способам
решения теоретических н практических задач.
Требования при оценке знаний, умений, навыков должны
изменяться пропорционально нормативной кривой обучения,
снижаясь в периоды трансформаций Таким образом, трансфор-
мационная теория обучения н динамики систем (ТТОДС) позво-
ляет планировать согласованные меры по обучению и воспита-
нию студентов
Важный вывод нз ТТОДС состоит в том, что участие препо-
давателей в учебном процессе, их влияние иа студентов, доля
аудиторных занятий должны изменяться с учетом кривой обуче-
ния. При трансформациях преподаватель должен быть как можно
ближе к студентам, в этот период должна возрастать доля ауди-
торных занятий Воспитатели должны оказать действенную под-
держку студентам в этн критические периоды. Когда новая струк-
тура-стратегия умений, навыков — уже в основном сформи-
рована, студент может шлифовать ее все более н более самостоя-
тельно В этот период должна увеличиваться доля внеаудитор-
ных самостоятельных занятий студентов.
2.3. РЕВЕРСИВНЫЕ ТРАНСФОРМАЦИИ
СТРУКТУР-СТРАТЕГИЙ
Свойства структур и их трансформаций. Поскольку каждая
структура может реализоваться с разными степенями конверген-
ции — в виде разных тактик, то переход от одной структуры
52
Рис 2.4 Различие траекторий прямой и обратной трансформаций нз-за наличия
разных тактик у каждой из стратегий So и S& Одинаковыми цифрами отмечены
соответствующие траектории трансформации структур-стратегий Sa и Sb при
прямом и обратном изменении значений Р иа характеристических (слева) и ди-
намических (справа) кривых (а). Направления движения от трансформационной
точки (б); t — длительность обучения
к другой может происходить по разным траекториям. Следова-
тельно, прямая трансформация от структуры Sa к и обрат-
ная — от Sb к Se могут ие совпадать. Обратимся к рис. 2 4, а.
Структура Sa представлена в двух тактических вариантах Т'а
н П, а структура Sb — Т'ъ и Т'ъ. Стрелками показан вариант пря-
мой трансформации от Т’а к Т'ь и затем конвергенция Ть в Ть;
вариант обратной трансформации — от к Т'а и затем конвер-
генция Та в Т'а. Собственно, и в том, и в другом случае соблюдена
одна закономерность: конвергентная тактика T"t сохраняется но
возможности долго при возникновении отличия F от Ft opt, а за-
тем Т} трансформируется в Ti±j, которая при F, стремящемся
к оптимуму для этой структуры, естественно конвергирует к нан-
53
более эффективной тактике 77±ь Однако единая закономерность
приводит к тому, что траектории прямой и обратной трансформа-
ций ие совпадают друг с другом, они как бы образуют гистерезис-
ную кривую. Такне трансформации широко известны из теории
контрольно-измерительной техники. Например, издавна для стре-
лочных приборов была введена так называемая вариация — не-
совпадение значений одного и того же параметра при подходе
стрелки прибора к его значению справа и слева.
В другом случае разлнчнетраекторнй прямой и обратной транс-
формации обусловливается наличием разброса характеристик
стратегий Sa и S6. При этом образуется трансформационная
зона (область), в которой могут варьировать положения транс-
формационных точек, ие совпадающие друг с другом прн разных
направлениях трансформации So н S&.
Даже если характеристические кривые не имеют дисперсии,
все равно, как правило, прямая и обратная трансформации (осо-
бенно у живых систем) не совпадают между собой. Если человек,
овладевший вождением автомобиля, начал изучать пилотирова-
ние самолета, то возврат к вождению автомобиля произойдет
быстрее, чем продолжалась бы прямая трансформация.
Впрочем, во многих случаях возможны и увеличения дли-
тельности обратных трансформаций по сравнению с прямыми.
Например, человек, освоивший работу на современном автомати-
зированном обрабатывающем центре или станке с ЧПУ, с трудом
возвращается к работе на простенький устаревший токарный
станок.
Обычно обратные трансформации, как и любые повторные
трансформации, проходят быстрее, чем прямые. На этом основаны
процессы тренировки. Однако трансформации прн любом числе
тренировок никогда не проходят мгновенно.
Далеко не всегда можно определить, какая трансформация
является прямой, а какая — обратной. Иногда такое деление
вообще лишено смысла, Например, прн переходе от светлотной
адаптации зрения (адаптации прн высоком уровне освещенности)
к темновой (прн низком уровне освещенности). Такие трансфор-
мации следует называть реверсными без деления иа прямые и
обратные. Можно привести множество примеров разных типов
трансформаций, в том числе реверсных, несимметричных и т. д.
Перечислим некоторые общие свойства трансформационных
процессов.
1. Чем дольше сохранялось эволюционное плато i-й струк-
туры, тем дольше требуется трансформационное плато для пе-
рехода от i-й к i + 1-й структуре.
2. Чем дольше было эволюционное плато i-й структуры,
тем короче впоследствии ретрансформационные плато нрн обрат-
ном переходе от других стратегий к i-й (при прочих равных усло-
виях: длительности пользования какой-то другой конкретной
стратегией, частоте трансформаций и ретрансформацнй).
54
3, Обучаемость системы, т. е. ее подвижность, определяется
крутизной эволюций и длительностью минимально необходимых
эволюционных трансформационных и регрансформэпионных
плато, а также способностью к прямым и обратным переходам
между удаленными стратегиями и устойчивому пребыванию на
наиболее эффективной или заданной извне стратегии.
4, Изучение диапазона быстрое изменения условий, в кото-
ром система способна успешно функционировать («выживать»),
зависит от запаса освоенных стратегий и скорости эволюций,
трансформаций, реэволюций и ретрансформаций.
5. Увеличение времени обучения может приводить к ухудше-
нию значения критерия эффективности. При трансформации
нельзя прекращать обучение.
6. .Мотивация субъекта при обучении зависит от его субъек-
тивной оценки перспектив обучения и взаимной адаптации со
средой.
7. При оптимистическом прогнозе динамики эффективности
скорость обучения новьппаегся, В этом смысле трансформацион-
ные периоды представляют особую сложность.
Очень часто ученик, отчаявшись, или учитель, разуверив-
шись в ученике, прекращают обучение именно в трансформацион-
ном периоде, когда идет (или практически заканчивается) труд-
ный переход к новой структуре и может вскоре начаться бурный
рост результатов ученика.
8. Обучение должно планироваться так, чтобы на трансфор-
мационный период не приходились никакие контрольные испыта-
ния, соревнования, экзамены, ответственные задания.
Особое значение имеет исследование трансформаций струк-
тур-стратегий для психологии мышления. Стратегии мышления,
между которыми возможны трансформации, называются ассо-
циированными стратегиями, а основанные на трансформациях
методы мышления называются ассоциативными. Ассоциации
в мышлении, памяти — не что иное, как явления трансформаций
мыслей, образов памяти и т. д. Важно перейти к количественным
оценкам полей событий, понятий, образов, между которыми про-
исходят разные виды трансформаций.
Различие между первой прямой и последующими обратными
трансформациями состоит в том, что первые прямые трансформа-
ции носят явно выраженный поисковый характер, выполняются
методом проб и ошибок.
Необходимо учитывать, что прямые и обратные трансформа-
ции на психологическом уровне происходят при одних и тех же
внешних условиях, окружающих человека (живую систему).
Однако, хотя среда остается неизменной, ее субъективное отра-
жение изменяется.
Процесс составления, моделирования, реализации человеком-
оператором мысленного плана во времени может быть опреде-
лен лишь в учетом применения не единственного, а совокупности
55
значимых факторов F}. Поскольку реализация плана связана
с «открытием» системы в смысле ее размыкания (по фактору Fh
иамечеи план), необходимо ввести в рассмотрение дополнительные
факторы, влияние изменения которых иа Q в основном и опреде-
лит динамику Q IF (7)1.
Ассоциации в мышлении и памяти — это особые трансформа-
ции структур-стратегий, характеризующиеся реверсивными взаи-
мопереходами между ними.
Психология живых систем — это эволюционно выработанный
единственный тип биологических процессов, развитие которых
обратимо Возникновение и развитие психологических процессов
было необходимо живым системам для запоминания, сравнения,
прогнозирования, планирования и многократного проигрывания
нервных моделей вариантов будущих процессов взаимной адапта-
ции компонентов внутри живой системы и системы с внешней сре-
дой, прямых и обратных трансформаций этих процессов.
Подавляющее же большинство процессов развития, в том
числе биологическая эволюция в целом, именно из-за многочис-
ленных сложных трансформаций являются необратимыми. Созда-
ние общей теории и моделей реверсивных, прямых и обратных
трансформаций («теории транс реверс а») представляет собой весьма
важную научную и практическую задачу.
Модели трансформационных и ассоциативных состояний
точки, области, пространства. Вероятность трансформации (ассо-
циации) при постоянной среде прямо пропорциональна относи-
тельному значению эффективности, соответствующему транс-
формационной точке: чем выше эффективность в трансформацион-
ной точке, чем меньше она отличается от плато предыдущей стра-
тегии, тем легче находится и достигается трансформационная
точка.
Динамика Q IF (7)] зависит ие только от того, как быстро
изменяется F, но и от того, как долго система находилась в на-
чальном состоянии Q [F (70) ]: чем дольше, тем медленней реак-
ция системы и тем больше постоянная времени переходного про-
цесса. Важно также, проходит ли система трансформационные
точки, в которых ранее уже совершались переходы ва другие
структуры; обнаруживает ли система новую трансформационную
точку, совершает ли она поисковые действия — переход на новую
структуру с пробами для прогнозирования последствий перехода
на эту структуру.
Таким образам, при анализе возможной н фактической ди-
намики структур системы должны рассматриваться актуальная
структура, вновь обнаруженные структуры, ранее известные
структуры. Допустим, на участке AF новая структура Sj+1 дает
выигрыш AQ; тогда система стремится перейти от Sf к S/+1. Если
же Q понижается с изменением F, то система сопротивляется
влиянию изменения F н мобилизует резервы взаимной адаптации
своих внутренних компонентов для компенсации изменения F.
56
В таких случаях между внешними и внутренними процессами
взаимной адаптации возникает особенно сильное различие; соот-
ношение между внешними и внутренними факторами адаптации
приобретает существенно нелинейный характер. При этом необ-
ходимо при анализе поведения живых систем учитывать ие па-
раметры среды, а их внутренние отражения — психологические
факторы сложности процессов взаимной адаптации.
Большие открытия, крупные реформы, качественные пе-
рестройки, революции в науке, технологии, обществе потому и
крайне редки, что путь к ним лежит через огромный спад эффек-
тивности, прежде чем они начнут давать «прибыль». Решиться
на такие лишения, а главное, увидеть следующий за ними крутой
подъем, понять, что спад — это неизбежный этап прогресса,
дано очень немногим людям.
Даже когда трансформационная точка обнаружена и достиг-
нута, единственный путь к истинному прогрессу замаскирован
тремя вариантами проигрышных путей.
На рис. 2.4, б показано, что движение через трансформа-
ционную точку 2 может иметь следующие варианты;
1. Если система переходит от FY к F9 (через Fa) быстро, то Q
системы изменится от Qi до Q6, оиа проскочит трансформацион-
ную точку, и в дальнейшем придется возвращаться к Fa. Такое
поведение называется пассивным сползанием системы к нулевой
эффективности, в тупик.
2. Если система доходит до точки 2 и задерживается на интер-
вал времени, необходимый и достаточный для трансформации
структуры системы Sa vSb, а затем F увеличивается с Fa до Fe,6,
то после точки 2 система перейдет в точку 3 с эффективностью Qa.
Такое действие называется прогрессивным. Именно такого типа
решения требуются при перестройке.
3. Если система пробыла в точке 2 (Fa, Qa) время, недостаточ-
ное для трансформации структуры So и после чего F верну-
лась к прежнему значению f1)4, то эффективность системы будет Qa.
Это политика возврата к прошлому, топтания на месте. За этим
обычно потом следует вариант 1, поскольку будет упущено
время.
4. Если система пробыла в точке 2 (Fa, Qa) время, достаточное
для трансформации структуры из Sa в S/,, а после этого F изме-
нился от Fa до Fi(4, то эффективность системы примет низкое зна-
чение Q4. Это гибельная политика полумер и отступлений: затра-
чиваются средства и время на трансформацию Sa в а затем
осуществляется неудачная попытка вернуться к прошлому.
Таким образом, из четырех возможных вариантов движения
из трансформационной точки три ие ведут к успеху. Вероятность
прогресса составляют всего лишь х/<. Следовательно, прогресс
надо прогнозировать, прогрессом надо управлять, проявляя зна-
чительную смелость, решительность, оптимизм, даже при дли-
тельном падении эффективности системы.
57
Трансформационную точку можно определить как критическое
состояние системы, при котором принимается решение о выборе
пути дальнейшего развитии системы, или как точку равной эффек-
тивности двух и более структур стратегии. Прн удал ей ин от этой
точки вправо и влево различие в эффективности стратегий быстро
увеличивается. Это значит, что если основная поисковая тенден-
ция (в обучении, научном исследовании, совершенствовании
технологии) состоит в увеличении значений фактора, то, прогно-
зируя снижение эффективности существующей структуры, необ-
ходимо своевременно формировать и ее недрах основы следующей,
перспективной структуры, трансформация в которую пройдет
достаточно легко и быстро.
Устойчивость стратегии Si( возможность сохранения ее без
трансформаций в широком диапазоне отклонений F от Fi opt
определяют следующие факторы:
1. Крутизна характеристических кривых стратегий S( Sf;
Si+1. Причем крутизна влияет двояко:
с одной стороны, вследствие быстрого изменения Q при изме
иении F система очевь чувствительна к отклонениям F, терпит
большие потери и прилагает большие усилия для возврата F
к Ft opt; в частном случае большая крутизна может обусловли-
вать изолированность стратегий, отсутствие пересечений характе-
ристической кривой с кривыми других стратегий, вследствие чего
взаимопереходы между стратегиями невозможны -- смена стра-
тегии будет означать изменение не только структуры, ио и со-
става системы; иначе говори, условие закрытости системы должно
быть нарушено. В принципе, такая стратегия должна рассматри-
ваться как гиперустойчивая — даже при больших изменениях F,
грозящих падением эффективности до нуля., трансформации стра-
тегии не происходит, а происходит срыв, гибель системы;
с другой стороны, вследствие быстрого изменения Q при изме-
нении F система быстро достигает трансформационной точки и
может перейти иа другую стратегию.
2. Интервал значений F между Ft opt и Ft) Ft opt и Fiii+1,
иначе говоря, интервалом значений г между оптимумом страте-
гии S( и двумя трансформационными точками данной стратегии
с S^i и Sita. Чем больше указанные интервалы, тем устойчивей
стратегия St-
Структура системы определяет вид характеристической кри-
вой ее стратегии. Однако структура непостоянна — в разных
точках кривой имеются разные ее реализации — состояние,
модификации, проявления.
Какова же структура системы в трансформационном состоя-
нии Fab7 В состоянии Fab состояние системы одинаковое, общее
для Sa и S6. Следовательно, структура Sa системы в определен-
ной степени разрушена, дивергироваиа.
В чистом виде каждая структура Si представлена только в со-
стоянии вистемы, соответствующем (F(opt, Q^). При отклопе-
58
ннн F от Ft opt н соответствующем снижении Q происходит де-
структурирование Sj, в системе начинают более четко прояв-
ляться признаки других структур. В состоянии (Fti ; Qlli+1)
система имеет равные признаки и структуры Si и структуры S(+l.
Строго говорв, даже при состоянии (Ft opt, Qmax) система
имеет признаки других структур. Это обстоятельство объясняет
присущую системам нестабильность, возникновение всякого рода
мутаций, самопроизвольных изменений функционирования в ста-
бильной внешней среде.
Можно сформулировать принцип максимально эффективной
структуры-стратегии: при наличии у системы ряда возможных
структур-стратегий вероятности реализации разных структур-
стратегий системы пропорциональны их относительной эффек-
тивности.
Например, если существуют четыре ассоциированные страте-
гии Sit Si_n SI+b Si+2, то вероятности реализации разных струк-
тур-стратегий при F — Fiopt будут соотноситься следующим
образом: Ps^ : Pst : Psi+1 : = Qi-i (Pio) : Qtmsx : Qu-i x
x (Ft opt) : Qi+2 (Ft opt).
Указанный принцип максимально эффективной структуры-
стратегии можно также назвать принципом целесообразности.
Математическая теория катастроф может оказаться хорошим
аппаратом для описания процессов трансформации систем.
Допустим, две системы Sa н Sa поначалу имеют одинаковые
структуры-стратегии Sa = S«. При Fa0Pt обе системы имеют
эффективность, максимальную для структуры-стратегии Sa : Q'a =
— Qa = Qamax- Если P начинает увеличиваться и достигает зна-
чений F > opt, эффективность обеих систем снижается оди-
наковым образом. Так продолжается до трансформационного
значения F ~ Pabi когда становится возможной трансформа-
ция Sa в Sb‘ Если при этом Sa не меняет свою структуру-страте-
гию, а Sa меняет на S&, то при дальнейшем увеличении F возни-
кает различие в эффективности этих систем. Причем разность Qa
и Qb начинает быстро увеличиваться. Уже к значению Р = Ратпах
система S'a катастрофически снижает свою эффективность и гиб-
нет, в то время как система S$ продолжает наращивать свою
эффективность.
Эффективность на стыке стратегий, т. е, в трансформационной
точке, как правило, ниже, чем эффективность ассоциированных
стратегий слева и справа от нее.
По способу нахождения новой структуры (стратегии) транс-
формации подразделяются: иа ассоциированные, при которых
происходит переход от одной специализированной структуры
(стратегии) к другой; поисковые, при которых сначала происходит
дивергенция (деспециализация) исходной структуры — переход
к поисковой базовой дивергентной структуре, а от нее затем
происходит переход к новой специализированной структуре —
стратегии ; п г , х • i • 1t » ,
59
а аближенае стратегии; б яссоцивровавие, в
отождествление
Кроме того, трансформации бывают одномерные (одиофак-
торные) и многомерные (многофакторные) в зависимости от того,
что связывает характеристические кривые — трубкя, обычные
пространства, гиперпространства, ассоциирующие точки, зоны
(области), пространства.
Ассоциации, кроме возможностей целенаправленных или по-
лезных спонтанных трансформаций, вызывают еще и нежела-
тельные интерференции стратегий. Например, интерференции
стратегий человека-оператора в аварийных условиях вызывают
немало катастроф в авиации, энергетике.
Коэффициент интерференции данной стратегии рассчитывается
как число ассоциированных стратегий, субъективно слабо раз-
личающихся но эффективности.
Взаимная адаптация структур приводит к сближению стра-
тегий, их ассоциированию и отождествлению (рис. 2.5).
Трансформация индивидуальных структур может быть ре-
зультатом либо управления извне (как при обучении), либо под-
ражания (как при воспитании), либо собственного изобретатель-
ства, либо, наконец, случайного поиска (как в дарвиновском слу-
чайном индивидуальном разбросе).
Смена стратегий происходит особенно быстро, если процесс
трансформации умело управляется извне, например, при под-
сказке ученику, затрудняющемуся в выборе способа решения
задачи, некоторого признака перспективной в данном случае
стратегии, и эту стратегию он должен развить, пользуясь имев-
шимися у него ранее знаниями об этой стратегии. Способ смеиы
стратегий может быть найден с помощью процесса случайного
поиска, отличительной чертой которого является достаточная
протяженность во времени каждого акта поиска трансформацией-
60
ных точек н пути последовательной трансформации структур
системы.
Выдерживание, т. е. длительное пребывание системы в усло-
виях, характеризующихся трансформационным (ассоциативным)
значением фактора взаимной адаптации, приводит постепенно
к переходу системы к новому варианту структуры-стратегии.
В подобных случаях сказывается активная самоуправляемость и
пластичность живых систем. Здесь под активностью понимается
произвольное изменение значения фактора взаимной адаптации
живой системы с внешней средой, достигаемое определенным на-
правленным усилием, в целях повышения эффективности.
В отличие от этого, в неживых системах путь из неравновес-
ного трансформационного состояния к новой структуре зависит
от направления изменения фактора и включает в себя спонтан-
ный толчок, при обязательном наличии которого реализуется
процесс самоорганизации — возникновение структуры («по-
рядка») и хаоса [57, 66]. Одиако в любом случае, в любой системе
в основе процесса самоорганизации лежат закономерности про-
цессов взаимной адаптации компонентов системы между собой и
системы в целом с внешней средой. Одиако в живых системах
обязательно присутствует прогнозирование, т. е. опережающее
отражение динамики развития процессов взаимной адаптации.
И в этом, а также в многоуровневой организации — суть явле-
ния самоорганизации живых систем, а также моделирующих
их искусственных систем.
Методы поиска трансформационных точек представляют и
научный, и практический интерес для перестройки структур
систем.
Выше мы уже пришли к заключению, что истоки новой струк-
туры могут формироваться еще до достижения максимума эффек-
тивности существующей структуры 5Д.
Тогда возникает естественный вопрос: если в ходе освоения Sa
истоки Sfc формируются к моменту приближения к трансформа-
ционной точке и степени сформированное™ (уровни эффектив-
ности) Su и равны, т. е. Qo (Fab) = Qb (Fab), то зачем тре-
буется время иа переход от 5а к Sb, ведь достигнутое состояние
(Fab, Оаь) — общее для Sa и 5fc, следовательно, оно равноценно
для реализации 5Д и Sb.
Дело в том, что совпадение состояний (F^, Q(1) и (F^, Qb)
не предполагает идентичности структур Sa и Sb. Иначе говоря,
разные структуры могут иметь одинаковые состояния 5e (Fab) —
$ь (Fab).
Если структура системы останется Sa, то при дальнейшем
увеличении F, так что F > Fab, при реверсе F, в результате ко-
торого вновь будет F < Fab, система будет вести себя в соответ-
ствии со структурой-стратегией 5О, так что при F = Faopt бу-
дет достигнута эффективность Qamax> а При F > Fgmax эффек-
тивность Q •= 0. „ б1
Если же при F = Fab произойдет трансформация Sa в 5&,
то при F — Fa0 эффективность Q& 0, прн F = FbQpi Q =
— Qbmax, Я При F Fb вдп Q — 0.
Следовательно, при переходе от Fa min к Fab и фиксации F —
— Fab = const на определенное время ДТ возможна трансформа-
ция Sa в Sb, так что при дальнейшем отклонении F от Fab вправо
и влево система будет вести себя уже в соответствии со структу-
рой Sb и стратегией _
Переход от 5а к может происходить быстрее в том
случае, если состоянием и поведением системы руководит
прогноз изменения F е переходом в облапь Fab <F <
f'b min-
Живая система при F, изменяющемся от Faopt к Fab, и воз-
можном (прогнозируемом) изменении от Fab к Fam^ мобилизует
свои ресурсы для выдерживании F = Fab — const в течение
интервала ДТ, достаточного для трансформации Sa в Sb. Типич-
ным способом искусственного выдерживания достаточно долгого
интервала ДТ для трансформации является динамика субъектив-
ного отражения внешней среды с помощью гипорефлексии (зани-
жения) или гиперрефлексии (завышения) объективных отклоне-
ний. Одним нз примеров искусственной гипорефлексии является
применение людьми постепенно утепляющейся одежды при сни-
жении температуры среды, так что температура тела стабилизи-
руется на уровне Fab. В дальнейшем, когда будет выдержан
интервал ДТ и завершена трансформация структуры организма
человека от летней к зимней, возможно дальнейшее снижение
температуры тела и определенное облегчение одежды, например
переход к спортивной одежде в стужу после более теплой одежды
при меньшем холоде, но в предшествующий трансформационный
период.
Таким образом, во всех системах трансформация одной струк-
туры системы в другую, детерминируемая направленным (регу-
лярным) изменением параметров процесса взаимной адаптации
системы с внешней средой, происходит через состояние, общее
для обеих структур, отображаемое пересечением характеристи-
ческих кривых пли гиперповерхностей. При этом основные па-
раметры процесса трансформации (максимальные уровни эффек-
тивности предыдущей и последующей стратегий, эффективность
в трансформационном, промежуточном состояниях) могут быть
определены путем анализа и сопоставления характеристических
кривых стратегий.
Характеристические кривые и уравнения структур-стратегий.
Характеристическая кривая (зона, пространственная область,
гиперпространство) структуры-стратегии — это графическое ото-
бражение закономерности зависимости эффективности системы
данной структуры при изменении значений фактора взаимной
адаптации системы со средой. ч ,,
62
Стратегия описывается регрессионным уравнением m-й сте-
пени:
Q - ChFV + ^2^2 Т • * • + Gnfrt + Оо-
Конкретные способы решения, относящиеся к одной страте-
гии, различаются величиной Г; при постоянных at, а0.
Если характеристические кривые симметричны и они имеют
общее начало F ~ 0, то справедливы следующие положения:
чем меньше Р( opt, тем больше Qt гаах;
чем меньше Ft ор1, тем больше среднее значение скорости
нарастания эффективности по фактору dQ/dF, круче фронт ха-
рактеристической кривой;
чем меньше Ft opt, тем ниже фактический порог значений F,
при котором Qt >
чем меньше Fiopt, тем ^же интервал значений F, при которых
Qi > Q*, где Q* —некоторое заданное минимально допустимое
значение эффективности системы
Из сказанного ясно, почему F можно квалифицировать как
фактор сложности: чем больше значение Ft opt, тем ниже макси-
мально возможная эффективность стратегии 5/.
Характеристическая кривая Рй стратегии человека полу-
чается экспериментально, если среда или ее субъективный образ
изменяется в достаточно широком диапазоне, так, чтобы
F i max Ft min-
Субъективный образ может полностью заменять реальную
динамику среды, являясь результатом значений Ft в достаточно
широком диапазоне. Например, человек может представить себе,
что он находится вблизи вражеской позиции и должен проползти
в траве так медленно и осторожно, чтобы ие было видно движения
травы и кустов. Он же может вообразить, что ему необходимо бе-
жать с максимальной скоростью, спасаясь от воображаемого
преследователя
Игры детей, спортивные тренировки — не что иное, как
выработка впрок различных структур-стратегий, часто в усло-
виях воображаемой среды, когда неловкость, неудача практи-
чески никак не наказываются. Ситуации и попытки можно повто-
рять сколько угодно, добиваясь выработки навыков, которые
могут оказаться полезными а ответственной ситуации, когда
число попыток может быть ограничено одной едииствеииой.
Рассмотрим процесс взаимной адаптации двух компонентов
системы 5,- и 5l+i с фактором Ftj i+i и соответствующими эффек-
тивностями Qi и Q/+1. Допустим, что заданы минимально допусти-
мые значения эффективности Q*mln и Q*tn1ln. Если характеристи-
ческие кривые Qj и Qi+1 имеют вид, показанный иа рис. 2.6, то
интервал значений Fh J+1, приемлемых и для Q/ и для ра-
вен ДР/, i+t- Динамика Q/ и Q(+1 при изменении Fi+iOT Рн до FK
показана в правой половине рис. 2.6. . ч »
63
оптимума /7'^ор„* , то второй комио
кую эффективность, либо должен
тегию.
Рис. 2.6. Характеристические кри-
вые компонентов St и Sj+1 и дина-
мика их эффективности Qi н Qi+1
цра изменении <+г от Fa до F*
Если одни из взаимноа-
даптирующихся компонентов
(или систем) 5т и 5„ обла-
дает достаточной энергией
и силой, чтобы постоянно
удерживать значение факто-
ра Fm,n вблизи своего
[ент либо будет иметь поиижен-
изменнть свою структуру-стра-
Фактор взаимной адаптации £+1 — это несобственный,
общий параметр i-ro и (I 4 1)-го компонентов системы или систем
и среды.
Например, скорость восприятия человеком информации, чте-
ния текста является ие только характеристикой структуры и
стратегии деятельности человека, его навыков, ио и характери-
стикой примеинемого средства отображения информации, приспо-
собленности данного средства к данному индивиду. Для оценки
степени взаимной адаптированности чтеца и текста в качестве F
можно регистрировать число фиксаций глаз в ходе чтения текста
на странице, В зависимости от того, какие стратегии чтения при-
меняются разными испытуемыми и какова степень освоенности
определенной стратегии каждым из них, F будет принимать раз-
личные количественные значения.
Ученик начального класса, не вполне уверенно освоивший
чтение по буквам, для того чтобы прочитать страницу книжного
текста, вынужден сделать около Fl = 2,0-10® фиксаций глаз.
Полностью овладев чтением по буквам, он будет делать число
фиксаций, равное числу букв: Fa — Faopt 3=7 1.4-10s. Испытуе-
мый, читающий по слогам, сделает при чтении той же страницы
текста примерно =- 0,8-10® фиксаций глаз. Читающий сло-
вами при выполнении того же задания сделает --- 0,3-10®
фиксаций.
Человек, владеющий скорочтением, при разных способах
скорочтения может делать от четырех до восьми фиксаций глаз1
на страницу текста: — 4^-8. Причем при особой спешке неко-
торые могут ограничиваться одной фиксацией глаз на страницу,
хотя понимание текста при этом существенно снижается.
Таким образом, интервал значений фактора взаимной адап-
тации текста и читателя колеблется в огромных пределах: F —
= 1^-2,0-10® при одном и том же параметре среды — числе зна-
ков иа странице М = 1,4-10®. Если резко ухудшаются условия
64
восприятия или повышается ответствен и ость за точное н полное
следование тексту-инструкции, то происходит регресс стратегии.
Например, если в помещении полутемно и текст нацарапай иа
закопченной стене, то даже «скорочтец» будет читать по буквам.
Одно из методологических значений исследования характеристи-
ческих кривых состоит в том, что они служат основой планирова-
ния кривой обучения и ее видоизменения при реверсии условий,
кривая обучения может быть повторена дважды, поскольку сам
человек изменяется в ходе обучения, изменяются состав и струк-
туры его состояний и стратегий.
В психологии проблема воспроизводимости должна быть за-
менена проблемой предсказуемости. Если мы знаем совокупность
реакций индивида в момент 7\ и нам известен весь его опыт в ин-
тервале 7\ — Tt, то мы можем предсказать реакцию индивида
в момент Л-
Одиако, если мы знаем структуру-стратегию S/ деятельности
индивида и имеем его характеристическую кривую, мы можем
прогнозировать результаты опытов во всем диапазоне АЛ —
= i шах — F (пип и можем воспроизводить эксперименты.
По кривой обучения (любого процесса адаптации) можно
частично строить характеристические кривые стратегий функцио-
нирования. Полная характеристическая кривая определенной
структуры-стратегии может быть получена при достаточно быстром
изменении F, так чтобы не успевали произойти какие-либо транс-
формации данной структуры.
Практически начинать изменение F от F^ при котором при
Qb (Л) = 0, невозможно, поскольку Sb при F± не существует
и возможна случайная реализация любой стратегии. Следова-
тельно, надо выбирать точку начала F = Fjt когда 0.
Иногда желательно начинать с состояния Qb — Q^max — const,
т. е. с плато стратегии Sb.
Левые и правые ветви характеристических кривых обратимы,
поскольку любому фактору сложности может быть противопо-
ставлен другой, имеющий обратную величину. Например, если
в качестве фактора сложности чтения человеком некоторого тек-
ста выбрано число оперативных единиц восприятия W, на которое
индивид разбивает данный текст, то левыми ветвями характери-
стических кривых будут те, которые соответствуют меньшему числу
оперативных единиц восприятия, а правые — те, которые соот-
ветствуют большему числу таких единиц.
Если же в качестве фактора сложности взять объем оператив-
ных единиц восприятия W, т. е. число знаков, входящих в опе-
ративную единицу, воспринимаемую как одно целое, то зависи-
мость Q (№) будет иметь вид, обратный Q (N). Это следует из того,
что W = M/N, где Л! — число знаков в данном тексте. Таким
образом, обе зависимости Q (N) и Q (W) могут быть представлены
на одном графике, но направления возрастания N и W будут
взаимно противоположными.
3 Вейда В. Ф.
65
Следовательно, применение таких названий ветвей характе-
ристических кривых, как левых и правых, возможно лишь в тех
случаях, когда указан конкретный фактор, влияние которого иа
критерий исследуется, н направление его изменения.
Отсюда следует важный вывод о том, что относительны и
представления о прямых и обратных трансформациях с точки
зреиия направлений изменения разных факторов. Если идти
в направлении возрастания то первой стратегией будет 5в,
далее Sb н Sc, а в направлений возрастания W — Sc, S&, Sa.
Если представить, что характеристические кривые 54,
и имеют одинаковую форму, а интервалы AFa, &F& и АГС
равны, ио различны по положению на оси, то теряет смысл н
представление о направлении прогресса. Это объясняется тем,
что прогресс может состоять ие в повышении эффективности дея-
тельности человека или существования определенного биологи-
ческого вида (по соответствующим критериям), а в приспособле-
нии к новым условиям труда или жизни.
Таким образом, изучаемый трансформирующий фактор Ft
и направление его изменения определяют характер дина-
мики Q (Г),
2.4. ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ ДИНАМИКА СИСТЕМ
Каждая живая система стремится не допускать снижения
своей эффективности, поэтому по возможности она строит свое
самообучение н любой эволюционный процесс взаимной адапта-
ции со средой так, чтобы они протекали монотонно, без спадов
эффективности.
Это свидетельствует о том, что живые системы способны са-
мостоятельно осуществлять только простейшие линейные прогнозы
и противятся снижению эффективности своего существования.
Обратимся к рис. 2.7. Если человечество стремится в конечном
счете достигнуть максимума эффективности структуры-страте-
Рис. 2.7. Медленный прогресс (Se -*• Sc) бывает предпочтительнее быстрого
66
гни Sc, то ему с самого начала следовало начать формировать
именно Зе. Но этому мешают две причины:
неспособность оценить будущие преимущества Зс, так как оиа
наименее эффективна из всех стратегий на начальном этапе;
желание как можно быстрей повысить эффективность своей
жизни — не грядущих в отдаленной перспективе поколений, а те-
перешнего, живущего, и ближайших потомков.
Прогресс человечества, как и обучение индивида, и любой
процесс взаимной адаптации развития, носит эволюциоиио-траис-
формациоииый (а потому колебательный, волнообразный) ха-
рактер.
Предназначенная для описания диалектического характера
общественно-исторических и всех других видов развития транс-
формационная теория динамики систем и прогнозирования их
развития выступает против экспоненциальных и других упро-
щенных, монотонных теорий прогнозирования.
Прогресс только в исключительных случаях бывает эволю-
ционным, т. е. монотонным, например, при совершенствовании
или оптимизации неизменной структуры-стратегии. Однако кон-
вергенция и дивергенция структуры уже вносят трансформацион-
ные спады в процесс развития.
Прогноз иаучио-техиического прогресса — это экстраполя-
ция динамики £ (Г), (7’), Q (F), Q (Т), Д (Q), в том числе при
изменении структур общества, индивида, орудий труда, среды.
Его особенно трудно осуществить для этапов трансформации.
А. У. Блэкмен с помощью методов прогнозирования посред-
ством динамического моделирования показал, что при развитии
научно-исследовательской лаборатории происходят закономер-
ные колебания показателей ее деятельиостк, причем амплитуда
колебаний имеет тенденцию к увеличению. Среди учитывавшихся
показателей были средний резерв нераспределенных денежных
фондов, сумма денежных поступлений по контрактам, средний
уровень усилий руководства по привлечению дополнительных
государственных заказов, число занятых сотрудников, общие
фонды оборудования.
Влияние разного рода изобретений, открытий, других иовоаве-
дений на прогресс в технике и технологии рассмотрен Э. Янчем
и Дж. Мартино (88]. Приводимые ими данные также указывают
на наличие закономерных этапов трансформаций структур тех-
ники и технологии, которым сопутствуют спады эффективности
производства, и прогнозов динамики производства. И все же
Дж. Мартино, как и другие авторы, пытается применять моно-
тонные экспоненциальные модели прогнозов, естественно, стал-
киваясь с «трудными периодами» прогнозирования, когда эти
модели совершенно неприемлемы. Для прогнозирования и опи-
сания таких этапов иаучио-техиического прогресса следует на-
стоятельно рекомендовать применение не монотонных, а транс-
формационных моделей развития. Анализ трудностей прогнози-
3*
67
роваиия, с которыми столкнулись Дж. Мартино, Э. Янч и другие
авторы, показал, что только трансформационные модели при-
годны для «среднесрочных» прогнозов, а краткосрочные и даль-
ние прогнозы могут быть вполне аппроксимированы линейными
и экспоненциальными моделями.
Однако следует подчеркнуть, что именно среднесрочные про-
гнозы наиболее важны — они связаны с качественными перехо-
дами в технике н технологиях.
Общая эффективность системы Q определяетси совокупностью
частных, поуровневых (о, ф, ср, у) эффективностей:
" * Q — Q (Qa> Qq>> Qp> Qv)> ti
в тод.фКДО при стратегиях Sa и системы {
Qa — Q(Qore, Qwa. Q«pa, Qva),
' Q?t>)
соответственно (рис 2 8):
Q?ai. QvT)
« (^*0* “ ^*1)’ “ ^Ф»)’
' « = ^>). <?,. (C - M;
-
с>гн условия верпы для стабильных стратегий системы с неиз-
менными характеристиками.
Общая структура системы Sa стабильна, если частные струк-
туры всех уровней данной системы 5atJe, 5афв, 5афа, 5дра,
конвергентны, т. е. взаимно адаптированы между собой
Общая стратегия системы Sa стабильна, если она взаимно
адаптирована со стабильной общей структурой системы Sa и
значения частных факторов взаимной адаптации со средой Го,
Аф, /*₽ и лежат в пределах, допустимых для частных стра-
те I И И 5acfl, 5афа» 5афв> 5д0п И Л ауа •
S«ub - Sa[conv(Sff, 5Ф, Se, Sv)l ....
7 =^a(^aa’ 5Va, 5pa, SVJ, ,
«8
Рис. 2.8. Варианты многоуровневых трансформаций +
где Зд,вЬ — стабильная Sa; conv (...) —конвергентность;
S2estab = Sa [div (So, S+, 3Ф, 30, Sv)], . ‘
где Saestab — нестабильная Sai div (...) — дивергеитиость.
Диве pre итиость частных стратегий и общей стратегии вознц-
кает в том случае, если хотя бы одна из частных стратегий не
относится к Sia, например: ?
S^e5:,b — So (Зоь, 8%, 5Фа, 8Sa. STJ;
Здесь 3Оь Soa, вследствие чего система с общей стратегией Sff
имеет частную стратегию социального уровня Зоь.
Формирование одной или нескольких частных стратегий но-
вого типа приводит к дезадаптации между уровнями
69
Уровни ст, ф, Ф» Р и 7 можно условно выделить ие только в жи-
вых, но и искусственных системах. Например, в информацион-
ной системе в качестве таких уровней условно можно принять,
ст-уровень: общественные факторы и критерии, обусловливаю-
щие назначение, общие требования, условия функционирования,
оценку работы информационной системы, ее взаимную адаптацию
с системами более высокого порядка, с обществом в целом;
ф-уровень: психологические факторы н критерии эффектив-
ности информационной системы, сложности информационной си-
стемы, ее работы как системы человек машина (в аспектах ана-
лиза с позиций инженерной психологии, эргономики н психо-
логии труда);
ф-уровепь: материально-энергетические параметры функцио-
нирования информационной системы, в частности режимы труда
и динамика состояний человека-оператора;
^-уровень: конструктивные характеристики информацион-
ной системы, биология человека-оператора, процесс существо-
вания и развития («онтогенез») информационной системы;
у-уровеиь эволюция («филогенез») информационных систем,
наследственные характеристики человека.
Если вслед за изменением значений социального фактора
взаимной адаптации системы со средой Fai приведшим к пере-
ходу системы от Зов к Sab, соответствующим образом изменятся
также факторы Fv, F& и F-, то система после частных транс-
формаций при F^t, FVt, F$t, FVt (см. рнс. 2 8) приобретет новую
стабильную стратегию 3?аЬ = Зб(5Оь, 3Фь, 3Фь, 3Рь, SVb).
Если же подобных изменений других факторов не произойдет,
то система будет функционировать нестабильно — между со-
циальным и остальными уровнями будет наблюдаться диссо-
нанс. Такая взаимная дезадаптированность между уровнями мо-
жет разрешиться либо переходом Зд в S&, либо возвратом Зоь
К 3%.
При соответствующих объективных условиях, способствую-
щих таким изменениям факторов Fot F^, FVt F$ н Fy, что их
значения обусловят необходимость перехода частных страте-
гий от Sia к Slb и общей стратегии от За к Sb, с определенными
опережениями н динамическими особенностями будут происхо-
дить переходы частных структур Sia в Sib, а также общей струк-
туры За в S&. В том случае, если прогноз динамики процессов
внутренней и внешней взаимной адаптации системы, их перехода
от общей закономерности За к общей закономерности Зь будет
признан целесообразным и оправданным на а-, ф-, <р- и ^-уровнях,
он будет закреплен и для последующих поколений систем данного
вида путем перестройки генетической структуры 3?о в SVb.
Таким образом, изменение социальных факторов взаимной
адаптации может сыграть ведущую роль в изменении не только
70
Рис. 2 9. Объективная де-
терминация необходимости
формирования гибридного
интеллекта для решения за-
дач во всем диапазоне АД =
— — Fmin и соблюдения
требования Q Q*:
Qi сп -« эффективность труда
рал И нн «пен им истов (I ™ Б)
социальной структуры процессов взаимной адаптации, но н дру-
гих частных структур, в том числе генетической, н в конечном
счете приведет к формированию новой общей структуры, более
адекватной сложившимся условиям взаимной адаптации внутрен-
них компонентов системы между собой и системы в целом с внеш-
ней средой
В соответствии с тем, что в рассмотренном примере общая
трансформация системы началась с изменения социальных фак-
торов, приведшего в дальнейшем к изменению ие только социаль-
ной, ио и других структур и стратегий, социальные факторы
имеют определяющее значение.
Для большинства живых систем, особенно для человеческого
общества, лидирующая роль социальных факторов, критериев,
структур и стратегий должна быть типичной, поскольку наиболее
мощный прогнозируемый механизм — это совместный (группо-
вой, популяционный, видовой, общественный), гибридный интел-
лект, являющийся средоточием и одновременно отражением со-
циальных условий.
Структура гибридного интеллекта обусловливается объектив-
ными условиями взаимной адаптации входящих в него индиви-
дов между собой и с внешней средой — в этом объективная де-
терминация структуры и стратегии гибридного интеллекта
(рис. 2.9). В то же время структура и стратегия гибридного интел-
лекта определяют процессы прогнозирования динамики объек-
тивных условий, а также возможности и масштабы синхрониза-
ции живой системы иа реализации прогноза, в том числе для
упреждающей компенсации влияния изменяющихся условий.
В этом состоит активное влияние гибридного интеллекта на объек-
тивные условия.
В некоторых случаях, кроме введенных а-, ф-, <р-, р- н ?-уров-
ней, могут быть использованы также следующие уровни:
я — общественно-политический строй;
т] — производительные силы;
2 — производственные отношения н т. д.
Многофакторность социального и научно-технического про-
гресса обусловливает переменное «лидерство» разных факторов,
технологий в завнснмостн от ведущих критериев и этапов развития.
71
11
В соответствии е концепцией трансформационного развития
прогресс не обязательно должен отражаться в улучшении пока-
зателей эффективности системы В некоторых случаях возможен
прогресс и при временном ухудшении этих показателей, если
происходит перестройка структуры системы, стратегии (способа)
ее функционирования, которая обеспечит в дальнейшем дости-
жение принципиально нового уровня в улучшении показателей
эффективности. Важно, чтобы уже прн планнроианнн трансформа-
ции (в том числе революции, перестройки) было дано убедитель-
ное обоснование оптимистичности прогноза перехода иа новую
структуру н ее эволюции.
Любая технологическая конкуренция, управление, борьба,
даже война — все это процессы взаимной адаптации. Если кон-
курируют (конфликтуют) структуры н Sb, то иа множестве
значений F может быть обозначена граница превосходства Sa
или «S’t,. Такой границей является F — Fab, т е- ассоциирован-
ное, ^трансформационное» значение фактора, прн котором
(fab) = Qh (f«b). Если характеристическая кривая Зц вло-
жена в Sbt т. е. Qa (Fj) < Qb (Fj), где F] — любое значение фак-
тора, то на всем ноле значений фактора F} структура Sb домини-
рует над и конкуренция теряет смысл: подавляет, уничто-
жает
По разные стороны от F\h структуры имеют разные шансы на
победу. Если Зй сумеет навязать условия борьбы К} прн F <
< Fab, то победа практически обеспечена. Если Sb сумеет
навязать условия борьбы F > Fab, то вероятность победы Sb
существенно иыше, чем Sa.
Моделирование процессов конкуренции, конфликта, войны
усложняется тем, что каждая система может реализовать неко-
торое число разных структур-стратегий, даже если в каждый мо-
мент может быть применена только одна из потенциального
набора*
Планирование нндннндуальиого поведения также всегда свя-
зано с выбором наиболее эффективной из возможных, доступных
индивиду структур-стратегий* У человека имеется выбор из боль-
шого числа потенциальных возможностей, по в каждый момент
может реализоваться лишь одна нз них. Как определить, лучшая ли
она нз всех доступных?
Прогресс можно в шутку сравнить с действиями человека,
слушающего радиоприемник, в котором ручка настройки крутится
лишь в одном направлении и нет шкалы частот радиоволн. Нет
у слушателя программы передач. Человек поймал и слушает радио-
передачу, скажем, музыку. Надо бы послушать известия, но
есть ли в это время передача известий и какая часть шкалы еще
осталась в запасе, он не знает.
В индивидуальной деятельности возможны два варианта пере-
хода от стратегии Sa к стратегии Sb:
1. Внезапный переход: при F, которому соответствует Qa (Ft) —
72
- Qa, происходит скачкообразно переход к 36, причем
« Qa (ЛЬ
2. Постепенный переход от Sa к 8Ь — через трансформацион-
ную точку Fa6.
Развитие научных теорий идет путем накопления знаний н
их обобщения. Теория может хорошо обобщать лишь часть име-
ющихся знаний, игнорировать вновь появившиеся, как несоответ-
ствующие ей. Когда же старая теория трансформируется в новую,
более общую, то эта последняя не только обобщает все имеющиеся
данные, ио и испытывает нужду в дополнительных, служа тем
самым стимулом к активизации сбора новых фактов, что тормо-
зила «переполненная» прежними фактами старая теория.
Известно, что все факты, иа которых Л. Эйнштейн построил
теорию относительности, были известны А. Пуанкаре, ио ие
охватывались теорией последнего. А. Эйнштейн сумел проанали-
зировать и синтезировать все эти известные знания в свете новой
теории, включив их в новую структуру, дав теоретическую ос-
нову и открыв возможность дальнейшего бурного накопления
знаний.
Познавательный процесс можно разбить на несколько состав-
ляющих:
накопление фактов в интервале Д£(_х;
экстраполяция иа весь интервал ДЛ\; <
индукция закономерности — формирование структуры «
дедукция — экстраполяция иа весь класс условий AFi; f
накопление следующей цепи фактов AF(+1;
следующая индукция путем трансформации в Si+i;
следующая дедукция AF^i и т. д.
Новая теория имеет намного больше шансов на быстрое рас-
пространение, если автор теории и его ученики поначалу делают
акцент ие столько на ее оригинальность, самобытность, сколько
на то, что она продолжает, улучшает, совершенствует, расширяет
возможности признанной и популярной теории.
Ученый, долгое время работающий над новой теорией и не
публикующий своих шагов подхода к ней от старых, общеизвест-
ных воззрений, рискует остаться непонятым после опубликова-
ния итогового результата как совершенно оригинального
(рис. 2.10).
Рис 2.10 Промежуточные тео-
рии Sni и Зп|. необходимые для
перехода от старой теория So
к новой Зя
&
«л
73
Рис 2 11, Варианты модернизации предприятия S, в Sa и S, Сравнение потерь
и прибылей при двух вариантах трансформационной структуры предприятия Slf
конкурирующего с За
—Др' — объем потерь предприятия, начинающего со структуры Si с эффективностью Qt
я переходящего к S, (Q,) и далее к Sa (Qa). по оравненню с предприятием, стабильно
имеющим структуру St (Q, -= const), —Д(?" -> потери в случае, если предприятие от
St (Q,) переходит сразу к 3» (Qa), +&Q"' —виигрыш предприятия, перешедшего к За,
цо сравнению с другим долго сохранявшим S,, дополнительный относительный выигрыш
первого предприятия возникает, если второе предприятие трансформирует с опозда-
нием За в За
Непонятые н отвергнутые велнкне теории, которые впослед-
ствии другие авторы открывают вторично и получают всю славу
первооткрывателей, это, как правило, теории, вообще не ассо-
циированные или слабо ассоциированные с существующими, при
условии, что оптимальный для этих теорий интервал условий А/7
еще не «подоспел», они еще ие актуальны, ие необходимы н со-
временники не вынуждены объективными обстоятельствами рекон-
струировать весь процесс развития новых теорий, трансфор-
мации, которые претерпели прежние теории, превратившись
в новые.
В средневековой Европе был другой путь передачи теорий
Аристотеля людям, не понимавшим нх реальной сути. В схоласти-
ческой науке были в ходу взятые нз религии методы внушения
теоретических концепций, подходов, результатов.
Прогреса науки, общества, производства должен основываться
только на доказательных прогнозах, моделях динамики а учетом
возможных альтернативных вариантов.
Допустим, необходимо модернизировать производство, имею-
щее неудовлетворительную, устаревшую структуру St (рис. 2.11).
От исходной Si можно перейти к 8в или St. Трансформация Si
в Ss и 8В происходит с разными значениями снижения эффектив-
ности и общими потерями производительности AQi < AQJ, но 8,
дает в дальнейшем больший выигрыш.
74
Но вае эти сравнения и выводы можно сделать только на ос-
нове сопоставительного анализа характеристических кривых раз-
ных структур-стратегий.
Теперь предположим, что требования научно-технического
прогресса предприятия (объединения, отрасли) диктуются необ-
ходимостью более успешной конкуренции его товаров па миро-
вом рынке. Пусть Si — существующая стратегия предприятия
(рис. 2.11), а Sa— стратегия конкурентов (например, зарубеж-
ных фирм). Варианты прогресса возможны следующие: трансфор-
мировать Sj в Sa и пытаться преследовать конкурентов или транс-
формировать Sj в Se и пойти в обход конкурентов
Решение зависит от соотношения затрат времени и средств
иа варианты трансформаций, тактики конкурентов, динамики F —
требований потребителей на мировом рынке. Рассчитывается
соотношение потерь н выигрышей в случае первого (St -* Sa -*
-* Ss) н второго -* S8) вариантов трансформаций. Очевидно,
что трансформационная теория динамики развитии систем осо-
бенно важна для практики гибких производственных систем, рас-
чета оптимальных процессов их перестройки, переналадки. Возь-
мем самый простейший случай Допустим, рассматривается план
реконструкции предприятия, переналадки гибкой производствен-
ной системы Возможны две структуры S2 и S2 (см. рис 2 И).
В интервале F10pt — целесообразно выпускать продук-
цию на основе первой структуры S1( поскольку в этом интервале
Qi > Qz Если ожидается дальнейшее изменение параметров вы-
пускаемой продукции,так что доказывается в интервале FI>2—Fsopt,
то при Fi,a осуществляется перестройка, переналадка производ-
ства (/^1,2 — трансформационное значение фактора)
С помощью характеристических кривых можпо анализировать
эффективность переналадки, определять потерн времени н про-
дукции, определять оптимальное число станков н агрегатов,
обслуживаемых одним рабочим-наладчиком.
Главный вывод нз трансформационной теории динамики раз-
вития в случае применения ее к прогнозированию и осуществле-
нию научно-технического прогресса, перестройки состоит в сле-
дующем: если мы хотим достигнуть решительного прогресса
в короткие сроки, мы не должны бояться идти на временные по-
тери и в некоторых случаях весьма значительные.
Необходимо планировать трансформационные потери, чтобы
в оптимальные (социально-психологически, экономически, тех-
нически) сроки достигнуть намеченной высокой эффективности
и возместить потери.
Если прогресс протекает без спадов, значит он чрезмерно
растянут по времени. Применение трансформационных моделей
прогресса позволит наиболее экономно н полно использовать
имеющиеся фонды, оборудование, человеческие ресурсы, научные
знания в ходе научно-технического прогресса и перестройки.
75
2.5. ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
В ФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
Анализ и прогнозирование трансформационных процессов
в производственно-технических системах «человек—машина—
среда» н в общественных системах, часто называемых (с учетом
их технической вооруженности) социотехническими, связаны с по-
иском н учетом законов, общих для всех компонентов подобных
систем. Таковыми мы считаем, в частности, сформулированные
выше законы взаимной адаптации и трансформации. Исследова-
ние и применение этих законов к физическим системам, в том числе
к термодинамическим энергетическим объектам, системам автома-
тического управления и другим представляет собой специальную
и весьма сложную проблему, которая выходит за рамки данной
книги.
В то же время анализ известных в физике процессов, которые
сходны по разным признакам с трансформационными процессами,
рассмотренными выше на примере человеко-машинных систем,
может навести на многие идеи, полезные для дальнейшей разра-
ботки трансформационной теории обучения и структурной ди-
намики систем. В определенном смысле анализ таких физических
процессов может послужить в качестве предварительной про-
граммы проверки применимости законов взаимной адаптации и
трансформации к произвольным типам систем.
Закон структур-стратегий и правило постоянства интеграль-
ной эффективности системы могут быть в известной степени проил-
люстрированы на примере распределения Максвелла для моле-
кул газа при разных температурах (рис. 2,12) *.
Применение законов распределения при описании различных
структур-стратегий представляется нам весьма перспективным.
Яркой иллюстрацией трансформационных процессов является
зависимость силы тока от напряжения полупроводникового эле-
мента с невзаимно однозначной вольт-амперной характеристикой
(например, туннельного диода), приведенная на рис. 2.13. Как
и в случае процессов обучения операторов (см. рис. 2.3), где одно
значение времени решения задач I 132 е встречается в пяти раз-
ных случаях в ходе эволюции и трансформации стратегий деятель-
ности, в данном случае одно значение силы тока может соответ-
ствовать различным значениям напряжения. Это явление, широко
известное как эффект Ганна, обусловливает форму колебаний
тока (рис. 2.14), сходную а описанными выше моделями трансфор-
мации стратегий деятельности (см. рис. 1.3, 1.4, 2.2, 2.3).
* Здесь и далее примеры физическая моделей взяты из Физического энцикло-
педического словаря. М.: Советская энциклопедия, 1984, и других широко из-
вестных изданий, в том числе трудов М. Л. Бернштейна и В. А. ЗаЙмовского,
А. Б. Герчикова, А. П. Гуляева, Г. С. Жданова, Г. Николса и И. Пригожина,
Я. С. Уманского и Ю. А. Скакова, Г. Н. Эпштейна и О. А. КаЙбышева 0 др.
76
Рис. 2.12. Распределение Максвелла
для молекул азота при Т = 20 и
500 °C* По оси ординат — доля мо-
лекул, имеющих скорость в диапазоне
v (у : 10) м/с; он—наиболее вероят-
ная скорость, которой обладает наи-
большее число молекул при данной Г;
б и ‘]/ё2—средняя и средняя квадра-
тическая скорость молекул
JIM
Рис. 2.13. Зависимость силы тока /
от напряжения U элемента с невзаим-
но однозначной вольт-амперной ха-
рактеристикой
Рис 2.15. Резонансная кривая коле-
бательной системы с двумя степенями
свободы при сильно разнесенных (а)
и при близких друг к другу (б) часто-
так нормальных колебаний (Oj я (Oj
(Q амплитуда колебаний)
Рис. 2.14. Форма колебаний силы то
ка I при эффекте Ганна (Г время)
Формы колебательных процессов н физических системах,
глубина провалов контролируемого параметра («эффективности»),
как н при трансформации структур-стратегий деятельности опе-
раторов, зависят от эвклидова расстояния между оптимумами
трансформируемых структур. Резонансные кривые колебатель-
ной системы прн сильно разнесенных н прн близких друг к другу
частотах нормальных колебаний 6^ н юа показаны на рис. 2.15.
Подобие трансформационных процессов, при которых частные
максимумы структур имеют различные значения, можно найти
в разных разделах физики. На рис. 2.16 показано распределе-
ние инкремента неустойчивости f (о) плазменной системы, в ко-
торой возможен переход от анизотропной плазменной неустойчи-
вости к магннтогидродннамической.
77
Рис. 2.16. Распределение f (р) инкре-
мента плазменной неустойчивости v
при трансформации анизотропных и
магнитогидродинамическнх типов
неустойчивости
Рис. 2.17. Вольт-амперная характе-
ристика разряда;
а—б - вес а мост о ягельного лавинного;
б—в — тлеющего нормальвого; а—а —
тлеющего анормального: а—д — другого
(Z — вала «ока в амперах)
Многозначность вольт-амперных характеристик (см. рис. 2.13)
особенно наглядна при трансформапнях типов электрических раз-
рядов (рис. 2.17), а также фазовых состояний веществ (рис. 2.18).
Переход от твердой (кристаллической) фазы к жидкой
(рнс. 2 19) является примером трансформации в промежуточным
«плато», как па рнс. 2.2, б переход от к Sc.
Некоторые вещества, например Cs, имеют сложные формы кри-
вых фазовых переходов, отличные от обычных, которые отражают
существование у ннх различных полиморфных трансформаций
(рнс. 2.20).
К тщательно изученным процессам трансформации в физиче-
ских системах можно отнести изменение плотности теплового
потока Q н коэффициента теплоотдачи а в зависимости от темпера-
турного напора ДТ (рис. 2.21). Эволюция н трансформация раз-
ных структур процесса принципиально различна в области сла-
Рис, 2.1S. Диаграмма состояния чи-
стого вещества (р — давление, Т —
температура):
AD AD’ - кривые плавлеикя (по линии
АО' плавятся вещества о аномальным из-
менением объема при плавлении), «очка
А — тройная точка; 8 — критическая «оч-
ка. /, II, III - - соответственно газовая,
жидкая а «вердая фазы
Рис. 2.19. Остановка изменения тем-
пературы при плавлении кристалли-
ческого тела (т-- время, пропорцио-
нальное равномерно подводимому к те-
лу количеству теплоты);
I — «вердая фаза (кристалл), Ц — подго-
товка к плавлению («предплавленне»);
ill — сдоразрушение» структуры твердой
фазы в жидком состоянии; /V — жидкая
фаза
78
ДвВлыше Ю'*МПа
Рис. 2.20. Изменение темперагуры
плавления Тяя щелочных металлов
с увеличением давления р. Изломы
на кривой плавления Cs указывают
на существование у него при высоких
давлениях двух полиморфных превра-
щений (а и б)
Рис. 2.21. Изменение плотности тепло-
вого потока Q и коэффициента тепло-
отдачи а при кипении воды под ат-
мосферным давлением в зависимости
от температуры напора ДТ:
А область слабого образования пузырь-
ков; Б - пузырьковое кипение; В - пле-
ночное кипение, постепенный переход
к сплошной паровой пленке, Г — стабиль-
ное пленочное кипение
бого образования пузырьков пара (Д), прн пузырьковом кипе-
нии (/>), прн переходе от пузырькового кипения к пленочному (В)
и при стабильном пленочном кяпеннн (Г). Необходимо обратить
особое внимание на тот факт, что при трансформации пузырько-
вого кипения в пленочное (на рис, 2.21 отмечено как фаза В)
с ростом температурного напора от 30 до 200 К происходит,
снижение плотности теплового потока от 0,8-10“ до 0,2- 10е Вт/ма.
Данное явление полностью соответствует трансформационной
теории обучения и динамики систем.
Большое разнообразие подобий характеристическим н транс-
формационным кривым мы находим в ядерной физике (примеры
приведены на рнс. 2.21—2.24), в физике полупроводников
(рис. 2.25, 2.26), в оптике (рис. 2.27—2.32), в акустике (рнс. 2.33).
Для разработки проблемы перехода от анализа обобщенной
(«стратегической») характеристической кривой к более деталь-
ной («тактической») применительно к деятельности операторов
[151 может оказаться полезной аналогия с формами спектральной
линии (рнс. 2.34), а также процессами трансформации профиля
волны на поверхности водоема (рис. 2.35).
Как известно, все реальные объекты, в том числе компоненты
системы человек—машина—среда, обладают инерцией, запазды-
ванием (т. е. гистерезисом). Следовательно, прямые и обратные
трансформации структур-стратегий должны, как правило, про-
исходить по разным траекториям. В этих случаях полезные по-
добия исследователя СЧМС могут почерпнуть в данных о про-
цессах намагничивания материалов (рнс. 2.36—2.40). ,
79
Деформация ядра
Рис. 2.23 Двугорбый потенциальный
барьер деления в случае спонтанного
деления кз изомерного состояния. По
оси абсцисс отложена степень откло-
нения ядра от сферической формы (сте-
пень вытянутости)
/ —- основное состояние ядра; 5 — изомер
Рис* 2.22. Спектр конверсионных элек-
тронов 170Тт:
р — импульс в Гс-см; N — число злек-
тровов
Рис. 2.24. Зависимость сечения О ре-
акции L*C (рп)и N (по выходу нейтро-
нов под углом 90°) от энергии прото-
нов в лабораторной системе коор-
динат. Два максимума соответствуют
двум уровням составного ядра
Рис. 2.25. Спектральные иарактери-
стаки квантового выхода Y фотока-
тода, активированного монослоем Ag—
О -Cs; Л -- длина волны излучения
(по Н. А. Соболевой, А, Е. Меламиду,
Р. Л. Беллу)
Рис. 2.26. Осциллирующая зависи-
мость электрического сопротивления р
монокристаллических полупроводни-
ков от обратного магнитного поля Я,
наблюдаемая при низких температу-
рах (эффект Шубникова — де Хааза)
ffth
Q и)
Рна.
2.27. Реальные епентря
дублета
.К
’’а
31?
41
80
Phg. 2.28. Зависимость интенсивности
излучения в интерференционной кар-
тине интерферометра Фабри—Перо от
разности кода в
-► Рис. 2.29. Зависимость ннге»-^
сивностн падающего на вещество
/0 (v) и прошедшего через веще-
ство 1 (v) излучений
VIt Vj, v„ .. , — собственные часто-
ты вещества; заштрихованные оГига-
сти — полосы поглощения
Г'.
л
О ,W ЬО 90 120 140 180 210 240 270 .WO 3J0 360
Рис. 2.30. Запись дифракционных максимумов в опыте Дэвиссона—Джермера,
полученная при различны! углах <р поворота кристалла для двух значений угла 0
отклонений электронов и двух ускоряющих напряжений U. Максимумы отве-
чают отражению от различных кристаллографических плоскостей, индексы кото-
рых указаны в скобках
81
Рнс. 2.31, Изменение поляризации & во времени t при включении электрического
поля Е в случае ионного и электронного механизмов поляризации (а), частотные
зависимости диэлектрической проницаемости (б) и диэлектрических потерь
в среде
Физическую основу всех металлургических процессов состав-
ляют трансформации состояний металлов, их сплавов и смесей.
Главную традиционную трудность металлургов составляет не-
управляемость процессов трансформа дни. Например, когда рас-
плавленный металл разлит в изложницы н формы, то далее обычно
пассивно ожидают результата естественного хода кристаллиза-
ции. Существенным новым словом в металлургии оказались
методы, использующие влияние на кристаллизацию режимов ох-
лаждения металла. Так были получены, в частности, аморфные
металлические образцы, обладающие свойством <стекла>.
N
электрической проницаемости е' и ди-
электрических потерь tg б в среде в ши-
роком диапазоне частот для гипотети-
ческого диэлектрика:
V
«4
т газ > да ж ж
2 33. Спектральная огибающая
фонемы <з>
4 — форманты' 5, 5 — антиформ аяты;
— относительная интенсивность эву*
чания
частоты (о,, <ot я о, соответствуют орнен-
тацвонкой поляризации, я — злек-
трояков я ионной поляризации
82
л
Рис. 2 35 Динамика профиля волны
на поверхности водоема глубины h
Рис 2 34 Форма спектральной линии:
а — неискаженной, б — наблюдаемой 5
олучае П-образнего резонатора
Рис 2 36 Кривая безгистерезисного
намагничивания ОВт и петля гисте-
резиса поликр встал л нческого железа.
Вт — индукция
Волнообразная зависимость
параметров проявляется и на
диаграмме состояний двухком-
понентного сплава Au—Si, отра-
жающей зависимость температуры начала кристаллизации ра-
сплава от относительной концентрации компонентов. Низшая
точка температуры кристаллизации, называемая эвтектикой, со-
ответствует сплаву с содержанием 31 % Si. Она лежит ниже 400°C.
Слева н справа от эвтектики закономерности взаимозависимости
состава сплава и температуры его плавления (кристаллизации)
Ркс. 2 37 Кривые намагничивания и
размагничивания ферромагнетика при
наличии магнитного гистерезиса
Н — напряженность внешнего магнитного
□ола. М — кама г нн ценность образца. Не—
коэрцитивная сила. — остаточная на-
наг ни ценность, Мв — на кат ни ценность на-
сыщения Штриховой ладней показана не-
предельная петля гистерезиса Схемати-
чески приведена доменная структура об-
рааца для некоторых точек петли
разные, что отражает различия кристаллических структур спла-
вов слева — на основе серебра н справа — на основе кремния.
83
Рис, 2.38. Влияние механической и термической обра-
ботки иа форму петли магнитного гистерезиса желе-
зоникелевого сплава (пермаллоя),
1 — после Наклепа; 2 — поале отжига; 3 — кривая магнит-
но мягкого железа (для оравиенин)
Вблизи точки эвтектики лежит зона аморфизации сплава. Термин
аморфизаиия может быть применен к разным системам как образ-
ное обозначение специфики процесса деструктурнзации — не-
обходимого условия трансформации структур.
При охлаждении металлического расплава его свойства изме-
няются пропорционально температуре до самого момента кристал-
лизации. Кристаллизация характеризуется существенно нели-
нейными процессами.
Зависимость свободной энергии единицы объема жидкой и
твердой (кристаллической) фаз металла от температуры представ-
лена иа рис. 2.41. При температуре твердая и жидкая фазы
находятся в равновесии = FiKt &F = 0). При температурах
выше То стабильной является жидкая фаза (Аж < FTB), а при
Т < Тй — твердая кристаллическая фаза (FTB < F>H). Измене-
ние агрегатного состояиня вещества (кристаллизация) начинается
при переохлаждении жидкости до некоторой температуры 7\ <
< То и ДТ, так как только в этом случае процесс кристаллиза-
ции приводит к уменьшению свободной энергии ДТ.
Кривые охлаждения, отражающие кинетику процесса кристал-
лизации, обычно имеют вид, показанный на рнс. 2.42. Переход
к новому агрегатному состоянию сопровождается замедлением
процесса охлаждения, после чего он снова ускоряется. Известно,
что иа практике такие кривые часто принимают вид, показанный
на рис. 2.43, т. е. в начале процесса кристаллизации имеет место
значительное переохлаждение, которое затем уменьшается. Та-
ким образом, в определенный период перед ускорением процесса
охлаждения температура на только ие уменьшается, по даже не-
сколько возрастает.
Рис. 2.39 Петля диэлектрического ги-
стерезиса в сегнетоэлектрике:
Р — поляризация образца, Е — напряжен-
ность электрического поля
Рис. 2.40. Петля упругого гистерезис*
(по оси абсцисс — деформация, по осм
ординат — напряжение)
84
F
Рис. 2.41. Зависимость свободной энер-
гии F жидкой Fjk и твердой FTB фаз
металла от температуры Т (по
Я- С. Уманскому и Ю. А. Скакову)
Рис. 2.42. Кривая охлаждения ме-
талла?
7 — температура; Г» — температура плав-
ления; А 7 — переохлаждевае металла в
начале кристаллизации, t - время (но
А. П. Гуляеву)
Аналогичные закономерности наблюдаются при фазовых пере-
ходах в твердом состоянии (при полиморфных превращениях).
Как известно, процесс кристаллизации вещества происходит пу-
тем зарождения в жидкости трехмерных центров кристаллиза-
ции (кристаллических зародышей) н их последующего роста в ре-
зультате присоединения атомов из жидкости к готовым кристал-
лическим поверхностям. Интенсивность первого процесса харак-
теризуют скоростью С образования зародышей, второго — ли-
нейной скоростью W их роста (рис. 2.44). Эти величины по-раз-
иому зависят от переохлаждения расплава. При незначительном
переохлаждении процесс роста кристаллов определяется в основ-
ном скоростью образования кристаллических зародышей, кото-
рые быстро растут. В этом случае получается крупнокристал-
лический материал. В области сильного переохлаждении скорость
образования центров кристаллизации велика, возникает большое
число кристаллов, а скорость их роста мала. При этом получается
t
Рис. 2.43. Типичный вид кривой охла-
ждения малоуглеродистой стали:
Т — »емпера«ура: t — время (no Р. Каву)
Рис. 2.44. Характеристические кривые
зависимости скорости С зарождения
центров кристаллизации н скорости W
их роста от переохлаждения АТ рас-
плава (по Г. С. Жданову)
85
d ct
01
001 . M ______
‘ I- . .
i m mtoo ~at°
Рис 2 45 Зависимость диаметра зер-
на d от переохлаждения ДТ расплава
(по Б. Чалмерсу)
Рис. 2.46 Кривая деформации моно-
кристаллов (по Г Я Эпштейну и
О. А. Кайбышеву)
материал с мелким зерном. Зависимость размера зерна от степени
переохлаждения для одного из металлов (никеля) приведена на
рис 2,45. Как видно на рисунке, эта зависимость иоснт немоно-
тонный характер: иа кривой имеется скачок, соответствующий
переходу к механизму с преимущественным влиянием С.
Анализ процессов кристаллизации н деформации металлов
убедительно доказывает, что трансформации структур систем с по-
стоянным составом компонентов осуществляются только через
общее для обеих фаз состояние. В то же время траектории прямых
(плавление) и обратных (кристаллизация) трансформаций могут
существенно различаться между собой. В периоды трансформаций
жидкой и твердой фаз металлов наблюдается врёмениое сниже-
ние значений ряда их параметров. Известно, что каждое состоя-
ние металла может иметь ряд различных структур. Классическим
примером являютси параметры смесей железа с углеродом: фи-
зические свойства перлита, цементита, аустенита существенно
различаются между собой. Одиако эти процессы близки к явле-
ниям кристаллизации.
Принципиально иной класс процессов составляют деформации
металлов Обратимся к анализу трансформационной динамики
в этой области Существует два вида деформации металлов: уп-
ругая и пластическая. Упругая деформация объясняется искаже-
нием кристаллической решетки металла, пластическая — пере-
мещением в ней дислокаций Переход от одного вида деформации
к другому для монокристаллов описывается типичной кривой в ко-
ординатах «напряжение о — относительная деформация в»
(рис. 2.46). Переход от одного механизма деформации (участок
J—2} к другому (участок 2—3—4) происходит через этап замед-
ления роста напряжения. В малоуглеродистых сталях и других
материалах иа кривой деформации обнаруживаются особенности:
переход к пластической деформации происходит после предвари-
тельного резкого снижения о (рис. 2.47), обусловленного тем, что
для развития скольжения требуется меиыпее напряжение, чем для
возникновения этого процесса: переход к новому механизму
упрочнения материала происходят через этап уменьшения напря-
жения.
Прочность металла зависит не только от типа его кристалличе-
ской решетки, но и от наличия дефектов в кристаллической ре-
шетке. А. Б. Герчаков приводит примеры нелинейной зависимо-
сти прочности металла от числа дефектов кристаллической ре-
шетки (рис. 2.48). При появлении дефектов и увеличении их числа
очень высокая прочность металла в чистом его виде сначала бы-
стро падает, потом стабилизируется, а затем дальнейшее увели-
чение числа дефектов приводит к существенному повышению
прочности металла. Эго свидетельствует о трансформации струк-
туры металла, вследствие чего изменяются закономерность и вид
характеристической кривой зависимости прочности от числа де-
фектов кристаллической решетки. Действительно, металл пере-
ходит из кристаллического состояния в аморфное, «стекловидное».
На рис. 2.48 иа оси F отмечены интервалы состояний металла:
О—I — весьма чистый металл; 2-3 — металл с числом дефектов,
соответствующим трансформации его качественной структуры;
5—4 — обычные свойства конструкционных металлов; 5—6 —
аморфные металлы с большим числом дефектов.
Важнейшей задачей при создании (композиции) новых слож-
ных материалов признано управление трансформационными про-
цессами. От традиционной металлургии со спонтанными процес-
сами кристаллизации происходит переход к строго управляемым
процессам кристаллизации. Таким образом, самые последние до-
стижения металлургической науки свидетельствуют о том, что
«порядок» (кристаллическая
Рис. 2.47. Кривая деформаций для ма-
лоуглеродистой стали (по М. Л. Берн-
штейну и В. А. Займовскому)
аморфная структура металла)
на «хаоса» (расплава) может
быть получен путем не только
спонтанных процессов, как
утверждает И. Пригожин, но
н управляемых, заранее спла-
Рис 2 48 Характерный вид зависи-
мости прочности металла С от числа
дефектов F в его кристаллической ре-
шетке (по А. Б. Герчикову)
87
Рис, 2.49, Модель колебательного отклика системы на реверсивные изменения
фактора F
нированных процессов. Такой путь развития физических систем
(как, впрочем, и биологических, и социальных) намного труднее,
но результаты такого процесса несравненно более эффективны.
Представления о куполообразных характеристических крИ'
вых зависимости выходных параметров Q систем от входных F
позволяют представить модели различных процессов в объектах
управления, изучаемых теорией автоматического регулирования
(управления).
Пример возникновения периодических (колебательных) про-
цессов на выходе объекта при реверсивных изменениях входного
параметра показан иа рис. 2.49. В зависимости от формы стати-
ческой характеристической кривой Q (F) и динамики среды Е (Г)
форма динамической кривой Q (Т) может измеиятьси в широких
пределах (рис. 2.50). Реакция системы на одну из ту же динамику
внешней среды Е (Т) может существенно варьировать в зависи-
Рнс. 2,50. КвядрЙркыма динамики системы, имеющей одну структуру, прж ко
етокнвом векторе рефлексии
88
мости от характеристик измерительной части системы, преобра-
зующей Е (Т) в FlffT)]. Рефлексия, т. е, отражение Е (Г)
в Е IF (Т) ], может учитывать «положение» (мгновенное значе-
ние) среды, скорость dEidT или ускорение d?E!dT\ интеграл от-
клонения параметра среды Е от некоторого заданного значения В*
в течение контролируемого интервала времени Д7\ Номограмму,
связывающую Е (Г), F (Е), Q (Е) и Q (Г), можно условно назвать
квадриграммой 1121 ]
В случае, если объект управления имеет ряд структур, то
его отклик даже иа простую динамику среды и при постоянной
рефлексии может быть весьма сложным (см. рис. I 5). Вообще же
возможны разные типы рефлексии системой динамики среды
в зависимости от типа структуры, предыстории, динамики системы.
Для каждой структуры SI и типа рефлексии имеется определен-
ный минимальный порог значений параметра среды, ниже кото-
рого система еще не реагирует (при Е < Fioop Qi — 0), и макси-
мальный порог, при превышении которого система перестает
реагировать (при Е > Е\ шах & 0). Примером может служить
переменная частота входных колебаний: при слишком низкой и
слишком высокой частотах система ие реагирует, интервал частот
между нижним и верхним порогами называется частотой пропу-
скания. При достижении максимального порога часто происходит
срыв эффективности функционирования системы или даже ее
разрушение. Аварии можно избежать, трансформировав струк-
туру системы в другую, с иными пороговыми значениями Е>пор.
Трансформационная теория динамики систем может быть при-
менена для расчета таких характеристик колебательных систем,
как состав особых частот (ведущей, резонансной и обертонов);
динамика частотного спектра колебаний при изменениях фактора F
взаимной адаптации с внешней средой, а также коэффициент (или
вектор) рефлексии.
Особое значение имеет исследование трансформационных ха-
рактеристик: допустимой скорости трансформации, длительности
трансформационного и рет ране формацией ио го (при обратной
трансформации) плато. Трансформационная теория динамики си-
стем, а также квадриграмма, как ее графическая или имитацион-
ная (при реализации на ЭВМ) модель, позволяют моделировать
самые различные типы процессов управления, физических и хи-
мических превращений, в том числе диссипативных систем
157,66)
Таким образом, в термодинамике, радиофизике, оптике, ядер-
иой физике, теории автоматического управления, физике метал-
лов и металловедении изучается широкий круг явлений, которые
мы относим к явлениям трансформации. Открытия физиков и
металловедов в этой области, если и ие могут быть прямо перене-
сены иа процессы обучения или перестройки общественной струк-
туры, то, во исяком случае, наводят на необычные идеи, анало-
гии, ассоциации.
89
Признавая большое эвристическое значение результатов ис-
следований структурных переходов в физических системах для
развития трансформационной теории обучения операторов и
структурной динамики СЧМС, мы в то же время считаем, что ши-
рокое применение этой теории, а также законов взаимной адап-
тации и номограмм взаимно адаптационной динамики в общей тео-
рии систем, физике, энергетике, теории автоматического управ-
ления, в свою очередь, даст существенные теоретические и прак-
тические результаты.
2.6. ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
' В ФИЗИОЛОГИИ, СПОРТЕ, МЕДИЦИНЕ
Трансформации живых систем при взаимной адаптации со
средой. В 1908 г. Р. М. Йеркс и Дж. Д. Додсон в опытах иа кры-
сах выявили закономерную куполообразную связь между эффек-
тивностью поведения животных при поиске выхода из лабиринта
и уровнем эмоциональной напряженности, который регулировался
параметрами электрического тока, воздействовавшего на особь
(рис. 2.51), Выявленная этими авторами связь получила широкое
признание и вошла в литературу под названием правила, а затем
и закона Йеркса—Додсона. Применение данного закона предпо-
лагало единственную для индивида форму связи между опреде-
ленным входным воздействием (стимулом) и соответствующей
реакцией.
Принципиальное значение имело выявление П. В. Симоновым
трех фаз в реакциях организма на возрастающий стимул [701.
Исследуя интенсивность лейкоцитарной реакции на постепенно
увеличивающуюся дозу вводимого кроликам иуклениовокнслого
натрия, П. В. Симонов установил, что животные демонстрируют
три разные сменяющие друг друга фазы реагирования (рис. 2.52):
Рис. 2.52. Трехфазная закономерность реаги-
рования живых систем на возрастающий
стимул, выявленная П. В, Симоновым:
Q — интенсивность реакции; Р параметр вну-
тренней среды; Q1( Qtr — фазы реагирозання
Рнс. 2.51. Зависимость эффек-
тивности Q поведения от зна-
чения параметра Е среды, обус-
ловливавшего эмоциональную
напряженность (по Р. М. Йерксу
и Дж. Додсону)
90
Qi — начальное угнетенное (превентивное) торможение; Qa —
возбуждение; Q8 — вторичное (запредельное) торможение.
Важнейшая особенность рассматриваемой закономерности со-
стоит в том, что жнвые реагирующие системы как бы защищены
торможением с двух сторон. Первичное (адаптационное) тормо-
жение защищает эти системы от действия слабых, несущественных
для организма текущих раздражений, от «напрасных энергетиче-
ских трат». Первичное торможение — очень древняя форма гру-
бого анализа, где существенные сильные воздействия отделялись
от менее существенных, менее опасных, слабых 170].
Необходимо отметить важнейшее методологическое отличие
экспериментов П. В Симонова, в которых стимул был адекватен
изменению параметра внутренней среды (психофизиологической
силы раздражителя), от экспериментов Йеркса и Додсона, в ко-
торых изменялся параметр внешней среды (физическая сила
раздражителя А/7), по-разному преобразуемый различными ин-
дивидами в параметр (фактор) внутренней среды Л'. При исследо-
вании поведения живых систем в процессе их взаимной адапта-
ции с внешней средой необходимо изучать особенности субъек-
тивного преобразования А/7 в F и влияния F иа интенсивность
(нлн эффективность) реакции Q.
Первостепенное значение исследования связи Q (F) по сравне-
нию с Q (&Е) подчеркнуто П. В. Симоновым: «... величина реак-
ции, помимо силы раздражителя, зависит от функционального
состояния реагирующего субстрата, от так называемой физиоло-
гической, а не физической силы раздражителя. . .» [70, с. 7).
Полученная П. В. Симоновым (см. рис. 2.52) кривая Q (F)
разбивается на три кривые Q2 н Q8, названные нами характе-
ристическими кривыми стратегий живых систем в процессе их
взаимной адаптации со средой.
Исследование процессов реагирования живых систем на из-
меняющиеся стимулы, на динамику среды должно включать:
изучение объективной динамики параметра среды — физической
силы раздражителя &Е (Т), преобразование объективного сти-
мула &Ej в фактор его субъективного отражения живой системой —
психофизиологической силы раздражителя Ft; определение эф-
фективности (интенсивности) реакции в зависимости от значения
фактора Q (Ft); исследование изменения эффективности (интен-
сивности) реакции живой системы во времени Q (Т). В том слу-
чае, если живая система имеет возможность влиять на параметр
среды &Е, дальнейшая динамика &Е (Г) определяется с учетом
поведения (совокупности реакций) живой системы Q (Т). После-
дующее ее поведение будет строиться на основе восприятия и про-
гнозирования состояния и динамики среды с учетом собственного
ее воздействия на параметры живой системы.
Графическое отображение процессов воздействия среды на
реакции живых систем и процессов взаимной адаптации живой
системы со средой мы назвали квадриграммой адаптационной
91
Рис. 2.53. Представление трехфазной динамики реагирования живой системы Q
на возрастающий стимул &.Е при трех вариантах эмоционального состояния:
бевахраохном (Я^); чкаальтнроввкноы (^ув): ээторыоженном (Лса)
динамики (см. рис. 1.5). Применим квадриграмму к анализу фазо-
вых процессов реакции живой системы на возрастающий стимул.
Нет сомнений, что фазовый характер реагирования верен
для стимулов, воспринимаемых в помощью любых рецепторов,
в том числе и дистантных.
Предположим, что ЛЕ — это зрительно воспринимаемый пара-
метр среды, Г — его зрительный образ, Q— интенсивность ре-
акции при соответствующем зрительном образе, Т — время про-
цесса.
На рис. 2.53 в квадранте I отражено нарастающее изменение
параметра среды ЛЕ (Т). В квадранте II показан перевод значе-
ния параметра ДЕ в фактор субъективного отражения Е. Если
живая система способна бесстрастно, объективно, как контрольно-
нзмерительиый прибор, отразить параметр среды, то в любой
момент времени значения ДЕ и F равны между собой, так что век-
тор рефлексии проходит под углом 45° к осям ДЕ и Г. Такое поло-
жение вектора рефлексии соответствует «норморефлексни» RN.
Если эмоциональное состояние живой системы усилено, на-
пример, индивид проявляет повышенную бдительность, тревож-
ность вследствие недостатка информации о последующих изме-
нениях среды, то будет наблюдаться субъективное завышение
значений реальных ЛЕ, так что F > ДЕ. Такому усиленному,
экзальтированному эмоциональному состоянию будет соответство-
вать вектор /?уэ, отражающий «гиперрефлексию». Любая точка
этого вектора подчиняется соотношению F > ЛЕ. Чем ближе по-
92
вернут вектор рефлексии в сторону оси F, тем больше превыше-
ние F над ДЕ. Состоянию страха, паники будет соответствовать
очень малый угол между R^ и осью F, так что малейшее увели-
чение ЛЕ будет давать огромный рост фактора субъективного
отражения параметра среды.
Напротив, подчеркнуто спокойное, равнодушное отношение
индивида к изменению среды обусловит ослабление эмоциональ-
ного фона, т. е. соотношение F < ДЕ, которому отвечает вектор
«гипорефлексии» Rce.
Если индивид полностью утратил бдительность, внимание
к параметру среды, например, если оператор электростанции от-
вернулся от мнемосхемы и приборов, то даже значительное
отклонение параметра объекта, если оно не сопровождается
звуковым сигналом, не вызовет зрительного образа у опе-
ратора, т. с. F = 0 независимо от значения ДЕ. Этому слу-
чаю соответствует вектор гнпорефлекснн, совпадающий с
осью ДЕ.
В квадранте III показаны характеристические кривые трех
фаз, трех стратегий реагирования живой системы на ввутреииие
образы — физиологическую силу раздражителя разных значе-
ний Q (F) : Qi (F) — начальное, превентивное торможение;
Q8 (F) — возбуждение; Q8 (F) — запредельное, защитное торможе-
ние.
В квадранте IV отражена динамика интенсивности реагиро-
вания живой системы во времени Q (Т), причем она представлена
в трех вариантах: прн норморсфлексни Q' (71), гиперрефлексии
Q" {Т} и гнпорефлекснн Q* (Т).
Построение по точкам кривых Q (Т) при известных ДЕ (Т),
Rt и характеристических кривых стратегии Qi (F) рассмотрим
на примере определения пороговых значений ДЕ„ при Rv, R^
н RO3- Достаточно определить такие ДЕ„, ДЕп, ДЕП. при ко-
торых реакция станет отличаться от нулевой Q, у* 0. Естественно,
что с учетом эмоционального состояния живой системы пороговые
значения отклонения параметра среды от исходного уровня будут
различны: ДЕП < АЕП < ДЕП.
Для одних и тех же моментов времени Тt определяются зна-
чения ДЕ (Т) и Q[ (71). В том случае, если реакция живой системы Q
изменяет параметр среды ДЕ (например, оператор электростан-
ции регулирует отклонения технологических параметрон), ре-
акция Qj в момент Tt вычитается с соответствующим коэффициен-
том усиления qt из отклонения параметра ДЕ/, так что это откло-
нение постепенно уменьшается до нуля. В данном примере вос-
становление значения параметра объекта ДЕ = 0 является целью
оператора. При значительном отклонении ДЕ V4 0 оператор ис-
пытывает потребность оказать сильное регулирующее воздействие
на объект, максимизировать эффективность своей реакции. Та-
ким образом, потребность можно формально определить как раз-
93
ность между требуемой (прогнозируемой) н текущей эффектив-
ностью реакции (поведения, состояния, функционирования, дея-
тельности) живой системы.
Способность живых систем к прогнозированию, к основанной
на нем опережающей активности, включающей как изменение эф-
фективности реакции при постоянной структуре и стратегии, так
и смену, трансформацию структур и стратегий, в ходе которых
осуществляется взаимная адаптация внутренних компонентов
живой системы, относящихся к многим ее иерархическим уровням,
а также взаимная адаптация системы в целом со средой состав-
ляют главное преимущество живых систем перед неживыми н
лежат в основе процессов биологической эволюции.
Квадриграмма адаптационной динамики (см. рис. 2.53) по-
казывает, что благодаря способности к сбору н обработке про-
гностической информации о динамике среды и процессов собствен-
ной взаимной адаптации со средой живая система может одно и
то же значение Д£; отражать по-разному: Ft может варьировать
в широких пределах при = const. Соотношение FJ^Ei за-
висит от эмоционального состояния индивида, которое, в свою
очередь, определяется характером прогностической информации,
степенью ее полноты, характером и значением (силой) потребности
живой системы в изменении внутренних н внешних процессов
взаимной адаптации. Таким образом, мы полностью солидари-
зируемся с информационной теорией эмоций, разработанной
П. В. Симоновым [71J.
В некоторых теоретических и прикладных задачах параметры
потребности и информационного дефицита сливаются воедино.
Такова, например, задача удовлетворения потребности оператора
атомной или тепловой электростанции в информации, необходи-
мой для диагностирования причин возникшей аварийной ситуа-
ции, ее локализации н нормализации. Одним нз способов реше-
ния подобных задач является выявление, количественная оценка
н оптимизация психологических факторов сложности решения
оперативных задач 116].
Изменение эмоционального состояния индивида отображается
на квадряграмме как поворот вектора субъективной рефлексии
параметров среды. Разные индивиды характеризуются разными
тенденциями в повороте вектора рефлексии. Чисто качественно
соотнося индивидуальные типы центральной нервной системы
(11 НС), по И. П. Павлову можно предположить, что наибольшее
значение отношения F/(AE) имеют холерики, далее идут сангви-
ники и меланхолики. Наименьшее значение F (&Е) должно быть
у флегматиков. Однако границы этих интервалов нечеткие, так
что соответствующие секторы квадранта II (см. рис. 2.53) для пред-
ставителей этих типов ЦПС перекрываются. Кроме того, положе-
ние вектора рефлексии в каждом случае существенно зависит от
формирования потребности, управления ею и от способа представ-
ления индивиду информации. V
94
Рнс. 2.54. Различные со-
отношения тяжести и ус-
пешности труда (по
М. Франкензаузер):
Q — успешность деятель-
ности; F — уровень на-
пряженности; Sa — рисова-
ние; Sb — печатая не на
машинке; Sc — поднятие
тяжестей
Например, замена ассоциативных средств отображения инфор-
мации, очень наглядно показывающих оператору аварийные на-
рушения, условио-абстрактными позволяла во многих случаях
значительно снизить эмоциональную напряженность операторов
прн решении сложных, ответственных и экстренных задач [16].
Применим предложенную П. В. Симоновым [71, с. 201] фор-
мулу эмоций
э ~-f \П,<Ип-Ис), ...],
где Э — эмоция, ее степень, качество н знак; 77 — сила и качество
актуальной потребности; Ин— информация о необходимых сред-
ствах; Ио — информация о наличных средствах субъекта.
Па основании этой формулы можно сделать вывод о том,
что ослабление ассоциаций информации с опасным объектом сни-
жает уровень потребности, а ббльшие полнота, четкость и опера-
циональность абстрактной информации по сравнению с ассоциа-
тивной снижает информационный дефицит нли избыток (Ин—Ис).
Одиако, помня закон Йеркса—Додсона, необходимо не безгра-
нично снижать, а оптимизировать эмоциональную напряженность
люден как прн обучении, так и прн оперативной работе. Путь к ре-
шению этой одной из важнейших проблем оптимальной организа-
ции труда и обучения указывает информационная теории эмоций.
Любая живая система может иметь ряд различных структур
и стратегий, которым соответствуют различные характеристи-
ческие кривые. В качестве примеров можно привести данные
М. Франкенхаузер и Г. Йоханссона (рис. 2.54).
С учетом данных о двухфазном влиянии фармакологических
средств (Арндт—Шульц), трехфазности процессов реагирования
живых систем на возрастающий стимул (П. В. Симонов), кривых
соотношения тяжести и успешности труда (М. Франкенхаузер),
характеристических кривых, полученных И. Д. Братякниой,
К- В. Маскевнчем, экспериментов по обучению операторов [15,
16] становится бесспорным, что обучение, любой реальный про-
цесс адаптации и развития индивида, его организма не может
быть монотонным, как его за редким исключением представляли
в мировой психологической литературе в течение ста лет со вре-
мени экспериментов Н. Эббингауза.
95
Рис. 2 55. Кривая зависимо-
сти уровня Q спортивных
результатов от интенсивно-
сти F тренировочной нагруз-
ки для спортсменов разных
категорий SB, Sj, <S4
Рассмотрим транс-
формационные процес-
сы на примере трени-
ровки спортсмена (вы-
работке определенных
психофизиологических
структур должно уделяться внимание и при подготовке опера-
торов).
Трансформационные процессы в спорте и физкультуре. Широко
известно, что для каждого спортсмена существует определенное
значение интенсивности тренировочной нагрузки, при которой
его спортивная форма иаилучшая и, следовательно, при такой
нагрузке он достигает самых высоких результатов. Попробуем
проанализировать это графически.
При тренировочной нагрузке (рис. 2.55), равной /'\Орь спорт-
смен достигает нанлучших для себя результатов. Если нагрузка
меньше этого значения, спортсмен теряет свою форму; если
нагрузка больше этого значения, возникает весьма болезненное
состояние перетренироваиности, при котором результаты начи-
нают быстро ухудшаться.
Для каждого спортсмена и для групп спортсменов разной
категории (например, второразрядников, перворазрядников, ма-
стеров спорта н мастеров спорта международного класса — чле-
нов сборной страны) существует своя зависимость между трени-
ровочной нагрузкой и спортивными результатами. На рис. 2.55
показаны несколько кривых, относящихся к группам спортсме-
нов разной квалификации. Пусть эти кривые соответствуют упо-
минавшимся выше четырем группам спортсменов: Si — второго
разряда, Sg — первого разряда, Sa — мастеров спорта и S4 - -
мастеров спорта международного класса. Кривые эти условные,
онн не отражают количественных значений - - такие значения каж-
дый тренер для своих учеников, каждый спортсмен для себя са-
мого может измерить и на их основе построить соответствующие
кривые. Конечно, из-за сезонных колебаний формы эти кривые
получатся «размытыми», ведь все эти величины имеют статистиче-
ский разброс.
Для пас эти кривые очень важны, потому что они являются ло-
гической основой анализа процессов тренировки, совершенство-
вания спортсменов; они помогут нам объяснить ряд важных осо-
бенностей и закономерностей этих процессов.
Система энергообеспечения движений человека может иметь
ряд различных структур. Например, энергообеспечение бегуна
96
может осуществляться ва счет распада креатинфосфата (КФ),
в котором энергия аккумулирована в фосфатной связи, за счет
реакции гликолиза — неполного расщепления глюкозы до молоч-
ной кислоты или за счет аэробного окисления кислородом воздуха
белков, жиров и углеводов. Каждый из этих источников, как пока-
зали В. А. Энгельгардт, А Хилл, А. Сент-Дьерди, пополняет
запасы биохимического энергоемкого агента организма — адено-
зннтрифосфорной кислоты (АТФ). Каждый из этих источников
имеет свою характеристику емкости, скорости, мощности и про-
должительности энергоотдачи. Креатиифосфатный источник энер-
гии по мощности в 3 раза превосходит гликолитический процесс
н в 4,5 раза - аэробный. Видимо, креатинфосфатный механизм
эволюционно был выработан как средство мгновенного реагиро-
вания на возникшую опасность: его назначение — помочь отско-
чить, отбежать, увернуться от удара врага. Креатиифосфатный
источник включается одновременно с началом интенсивного дви-
жения и уже через 2 3с достигает максимальной мощности.
Одиако энергетическая емкость этого источника составляет всего
около 5 ккал, так что при максимальной развиваемой человеком
мощности потребление энергии сильнейшими спринтерами мира
составляет около 1 ккал/с, основной запас КФ срабатывается уже
в первой половине бега на 100 м, а к концу этой дистанции он
почти полностью исчерпывается (рис. 2.56, а).
Гликолиз включается постепенно, он развивает свою макси-
мальную производительность в течение 30—90 с (значителен
индивидуальный разброс) и может действовать в течение не-
скольких минут.
Динамика развиваемой бегуном мощности подобна динамике
скорости бега по дистанции, поэтому кривые Q3 на рис. 2.56
отражают закономерность изменения скорости бега. Необходимо
сказать, что КФ и гликолитический источники независимы и по-
Рис. 2.56. Энергообеспечение (Qx — креатинфосфатное, Qa — гликолитическое)
и скорость (Qa) бега на 100 (а) и 200 (б) м в зависимости от продолжительности Т
бега и расстояния L от старта [6[
4 Венда В. Ф.
97
Рис. 2.57. Сравнение характеристических кривых двух спортсменов1
а — двиамиха мощности Q двух спринтеров <Q* и Q") в зависимости от дистанции I. бега
1б]; б — характеристические кривае гимнаста третьего разряда QBp и мастера спорта ри
тому Qi и Qa фактически складываются. Такой процесс, хотя и
происходит с развитием и сменой структур, трансформацией
структур в полном смысле быть назван ие может
Вместе с тем здесь четко видны характеристические кривые
каждой структуры (Т) и Q2 (71), причем фактором функциони-
рования структур является время, поэтому характеристические
кривые являются не статическими, а динамическими. Кривая
Qi (71) может быть принята в качестве характеристической в дан-
ном случае потому, что энергообеспечение (равное энергозатратам)
максимальное. Интеграл под кривой Qi (71) отражает общий запас
энергии КФ-распада J Q< di. Если бегун развивает не 100 %
мощности (т. е. потребляет менее 1 ккал/с), то криваи QT (71)
будет более пологая, но общее значение интеграла останется
прежним ] Qt dt ~ 5 ккал = const.
Если взять разные варианты реализации структуры КФ —
энергообеспечения бега, то тогда можно было бы говорить о транс-
формациях структур в полном смысле. Вместе с тем в реальном
организме невозможно отключить другие, резервирующие, до-
полнительные, сменные структуры (как КФ н гликолиз), поэтому
динамика адаптационных механизмов представляет собой резуль-
тат суммирования и взаимодействия структур различных типов
и уровней.
Значение интеграла | Q( d7\ постоянное для индивида в кон-
кретном состоянии, существенно различается для разных людей.
На рис. 2.57, а показаны кривые динамики мощности двух бегу-
нов (Q' н Q") в беге на 100 м. Чтобы определить, кто из них
является навболее вероятным победителем, надо сравнить J Q' dL
и j Q’ dL. Тот, кто затратил на одной и той же дистанции больше
энергии, тот при прочих равных условиях (аэродинамике, тех-
нике) победил.
Креатинфосфатная и гликотическая структуры энергообеспе-
чения относятся к разным подсистемам организма, поэтому они
98
превосходит максимум глнкотического процесса.
Более общим является случай несовместных структур, каж-
дая из которых действует в определенном интервале условий.
При изменении условий структура приобретает признаки другой
структуры, причем доля признаков постепенно увеличивается,
и число признаков структур сравнивается. Возникают предпо-
сылки трансформации, а затем начинает функционировать новая
структура, с развитием которой убывают признаки предыдущей
структуры. Несовместимость структур проявляется в их неадди-
тивности: эффективности структур не складываются, поскольку
они состоят из одних и тех же компонентов.
Таким образом, правило постоянства интегральной эффектив-
ности
J Qi dF — const
верно только прн постоянном числе и составе компонентов системы.
Деятельность человека, в том числе спортсмена, может опираться
на структуры с разным числом компонентов, тогда это правило
может не соблюдаться
Например, навыки мастера спорта по гимнастике могут быть
получены при использовании значительно большего числа ней-
ронов головного мозга, клеток мышц и других органов, чем на-
выки третьеразрядного гимнаста, тогда j Q^dF > j Q3 dF (см.
рис. 2.57, б).
Любому упражнению, стилю, методу соответствуют определен-
ные оптимальные условия применения значения фактора взаим-
ной адаптации со средой (скорости бега, прилагаемого усилия
и т. п.), прн которых энергетические ресурсы тратятся наиболее
целесообразно, эффективно, обеспечивая спортивный успех.
Оценивая любую деятельность, особенно спортивную, связан-
ную с максимальной мобилизацией энергетических ресурсов,
необходимо соотносить достигаемую эффективность (скорость,
массу поднимаемой штанги, вероятность определенного заданного
результата) и затрачиваемую энергию. Характеристическая кри-
вая любой стратегии выполнения спортивных упражнений должна
строиться как вероятностная зависимость эффективности
выраженной через отношение результата к затратам энергии
(Q/ " от значений фактора сложности упражнения
Вместо затрат энергии могут учитываться также затраты вре-
мени, сил, материальных средств на подготовку спортсмена.
На основании сказанного при малой сложности упражнений
(F 0) третьеразридник более эффективен, чем мастер спорта,
4* 99
Рис. 2.58. Характеристические при вне двух футболистов при игре а пас (сплош-
ные) и при индивидуальных действиях (штриховые)
поскольку на подготовку первого затрачено намного меньше ре-
сурсов, чем второго
Оптимальная реализация возможностей спортсмена соответ-
ствует тому уровню сложности, который приносит наибольший
успех, конечно, при условии обратимых психофизиологических
сдвигов, сохранения здоровья, поступательного развития (с уче-
том возраста и резервов).
Характеристические кривые, подобные представленным на
рис. 2.57, б, могут описывать эффективность действий двух фут-
болистов Sap и .$м для случаев игры в пас и для индивидуальных
действий. Вероятность достижения успеха Q в зависимости от ско-
рости бега F, причем футболист обладает более высокой техникой
обработки, ведения мяча и паса. Максимумы успешных действий
Qspmax и QMinex приходятся на разные значения скорости бега
Apopt и Aiopt Для первого н второго упражнений.
Характеристические кривые по типу рис. 2 57 могут быть по-
строены для разных типовых способов выполнения упражнений.
Например, кривая SO1 на рис. 2.58 может отображать характери-
стическую кривую некогда бывшего популярным способа прыж-
ков в высоту «перешагиванием» («ножницы»), — «перекатом»,
Sat — перекидным стилем, <5^, — современным стилем «флоп»
(или «Фосбюри-флогм). Прччем F будет обозначать высоту
планки, a Q — вероятность ее преодоления, деленную на затраты
ресурсов на тренировку ч на прыжок.
Трейеры и специалисты по физиологии спорта могут строить
характеристические кривые для разных видов спорта, например,
для скорости плавания в зависимости от частоты гребков прн
разных вариантах техники плавания и частоте тренировок.
Построение таких характеристических кривых особенно важно
для определения трансформационных точек — показателей н
100 5.
нагрузок спор гомона, при которых он может без срывов и пере-
тренировок переходить к другой технике, спортивной категории
и т. д. Например, если на рис. 2.58 принять 5в,, 5в1, 5л,
в качестве последовательно повышающихся спортивных катего-
рий, то плавный переход от 5Д, к 5$, возможен при F ~ Fatbt,
от 5а, к 5а, прн F -> Faiat и т. д. Причем, чем ниже значение
эффективности Q перехода, например тем глубже спад эф-
фективности, спортивных показателей, самочувствия спортсмена
при переходе из одной категории (техники, стратегии) к другой.
Из трансформационной теории обучения и динамики систем
следует, что если F—тренировочная (например, двигательная)
нагрузка, a Q — показатель тренированности, мастерства, спор-
тивные результаты, то для того чтобы перевести спортсмена из
разряда i в разряд i + 1, необходимо быстро нарастить нагрузку
до уровня
с г ы opt + ^{i+D opt
г =--гцци &--------2-------
Например, пользуясь рис 2.58, для перевода спортсмена
из At в А2 надо F быстро увеличить от Fa, opt до F^.a, «
« (Fxt Opt Fxt Opt)/2> затем зафиксировать на некоторое время
Fa,a, “ c°nst, чтобы в организме спортсмена успели произойти
соответствующие структурные физиологические и психологиче-
ские изменения, и только после этого наращивать F от Fa,a,
до Fa, opt*
Рассмотрим (рнс. 2.59) варианты динамики показателей Q
спортсмена при разных вариантах тренировочной нагрузки F
и двух возможных уровнях спортивной квалификации 5в, и
(например, 5а, — перворазрядник, Sat '-мастер спорта).
Допустим, мы начали тренировать спортсмена от некоторого
уровня FOt стремясь освоить уровень первого разряда. За период
То—7\ он достиг этого уровня. В течение Т\—спортсмен ста-
бильно выступает по первому разряду (например, в гимнастике).
В момент Тъ тренер принимает решение о переводе спортсмена
на подготовку в мастера спорта. Тренировочная нагрузка увелн-
Рис. 2.59. Варианты динамики показателей спортсмена Q прн разных вариантах
изменения тренировочной нагрузки F
101
продолжительная задержка в течение времени Т3—Ть, то струк-
тура физиологических процессов, психомоторные навыки сфор-
мируются соответственно новым качественным требованиям уп-
ражнений мастера спорта. Когда после достаточно продолжитель-
ного трансформационного периода Ts—нагрузка F станет
быстро нарастать от до Fa, opt, показатели спортсмена повы-
сятся от Qaia, ДО Фа.тм- Этот процесс показан в левой и правой
частях рис. 2.59 стрелками /.
Если же, не задерживаясь при F — FAtAt, продолжать бы-
стро наращивать тренировочную нагрузку, то спортсмен, не ус-
пев сформировать соответствующую физиологическую и психоло-
гическую структуру, «сорвется»: от состояния он пойдет по
стрелке 2 к Q = 0 прн F — Fai max в момент Тл. Такое явление
обычно выражается в ухудшении самочувствия спортсмена, ква-
лифицируемом как состояние перетреннрованности, в утрате веры
спортсмена в свои силы, в утрате веры тренера в перспективность
спортсмена. В результате спортсмена нередко отчисляют, воз-
можно, лишив команду перспективного мастера н нанеся тяжелую
психологическую травму спортсмену, а нередко и подорвав его
здоровье. Подобные срывы спортсменов из-за попыток тренеров
форсировать, без адекватной психофизиологической структурной
перестройки «натаскать» на мастерские результаты ломают не-
мало судеб молодых людей, отнимая у них веру в себя и в других
сферах жизни. Такие случаи служат очень плохой рекламой спорту
в целом.
Спортивная медицина, физиология и психология должны по-
мочь тренерам определять индивидуальные параметры трансфор-
мационных процессов — достаточно продолжительную длитель-
ность для завершения перестройки организма, но не чрезмерную
длительность для того, чтобы не затормозить излишне прогресс
спортсмена.
Возможен также вариант (на рис. 2.59 он показан стрелками 5),
При котором тренер и спортсмен, столкнувшись с падением пока-
зателей, тут же возвращаются к прежней тренировочной нагрузке
и схеме, считая, что «лучше синица в руке, чем журавль в небе».
Такая осторожная тактика тренера может навсегда преградить
спортсмену путь к дальнейшему прогрессу.
Наконец, самым опасным наряду с вариантом 2 является ва-
риант 4, при котором спортсмена выдерживают период Т3—Т5
прн F = FOlOt. У спортсмена уже завершаются трансформацион-
ные процессы, ои переходит к структуре 5Я,, а тренер, потеряв
веру в прогресс своего ученика, возвращает его в прежнюю группу
с тренировочной формулой F Fa, opt Вместо роста при F >
> Fa.a, показатели спортсмена начинают быстро падать, и к мо-
менту Ts спортсмен может вообще оставить спорт вследствие пол-
ной утраты интереса из-за взаимного несоответствия сложившейся
у него фактически мастерской структуры физиологии и пснхоло-
102
гин и отношения к нему как н перворазряднику с соответству
юшей тренировочной нагрузкой, схемой, методикой.
Таким образом, трансформации индивидуальных физиологиче-
ских и психологических процессов в спорте должно уделяться
самое пристальное внимание.
Трансформации в организме происходят не только в тех слу-
чаях, когда молодой человек повышает свою квалификацию, ио
и когда спортсмен заканчивает свою спортивную карьеру.
Молодежь внимательно следит за судьбами любимых спорт-
сменов и после того, как они оставляют большой спорт. И если
со здоровьем кумиров происходят неприятности, об их болезнях
становится широко известно среди молодежи. Эти болезни —
двойное зло. Во-первых, они мучат бывшего спортсмена (необхо-
димо помнить, что для человека собственное состояние пережи-
вается в сравнении с тем, что он испытывал ранее, — для человека,
отличавшегося богатырским здоровьем, хворь особенно драма-
тична). Во-вторых, болезнь и преждевременная смерть выда-
ющихся спортсменов отпугивает от спорта молодых.
С помощью рис. 2.59 можно попытаться объяснить некоторые
из таких болезней бывших мастеров. Допустим, спортсмен дли-
тельное время находится иа уровне мастера спорта, показывает
выдающиеся результаты уровня Qas ти, ио затем приходит время,
когда его результаты начинают снижаться, он утрачивает передо-
вые позиции в спорте и, увы, к нему теряют интерес тренеры и
спортивная медицина, физиология, психология. Его самочув-
ствие Q от Qat гагх постепенно сходит на нуль: привыкнув к макси-
мальным тренировочным нагрузкам, имея соответствующую им
психофизиологическую структуру, организм выдающегося мастера
оказывается в состоянии гиподинамии, обусловленной почетным,
но губительным креслом крупного спортивного чиновника.
Необходим другой путь: структуру Sa, надо ретраисформиро-
вать обратно в 5Д1, и так постепенно, планомерно, поэтапно вы-
вести человека из большого спорта. В этом смысле соревнования
ветеранов могут играть весьма положительную роль, если только
они служат ие периодической гипермобилизапии и расходу остав-
шихся ресурсов старого спортсмена, а планомерному переходу
к ограниченной, доступной его организму активности.
Таким образом, все более учащающиеся случаи потери здо-
ровья бывшими великими спортсменами говорят о безотлагатель-
ной необходимости создания теории, методов и службы содействия
выходу их из спорта.
Кроме того, особенно важен контроль за обратимостью из-
менений в организме человека в процессе занятий спортом
для обеспечения возможности организации прямых н обрат-
ных трансформаций структуры психофизиологических про-
цессов.
Многократные трансформации организмов многих людей во
время спортивных тренировок с переходами от разряда к раз-
103
ряду обходятся дорого в финансовом отношении для государ-
ства, нередко они вредны для здоровья, отнимают много вре-
мени.
Недопустимо расточительство в отношении здоровья людей.
Те, которые достигают высокого уровня, но не высшего, находятся
в наиболее неблагоприятных условиях: они трансформировались
многократно, а отвергают их враз. Многие прекращают трени-
ровки, теряют интерес к жизни, опускаются социально.
Таким образом, спорт, как и все отрасли народного хозяйства,
необходимо переводить иа рельсы экономии и интенсивной тех-
нологии путем превращения спорта в наукоемкое «производство».
Важнейшая задача спортивной науки - - разработка теории и ме-
тодов управления трансформационными процессами, происходя-
щими в организме людей при вхождении в большой спорт и при
планомерном, сберегающем здоровье выходе из него.
Трансформационные процессы происходят в организмах лю-
ден, ие только вступающих в большой спорт, но и приобщающихся
к физкультуре, например, к оздоровительному бегу. Предполо-
жим, индивид имеет структуру организма 5О1 и находится в со-
стоянии (см. рис. 2 59) при двигательной активности Fq. Двига-
тельная активность очень низка: сидячая работа, поездка в авто-
мобиле иа работу и с работы. Желая улучшить свое состояние,
индивид начинает ходить пешком, постепенно увеличивая дистан-
цию и темп ходьбы. Его подвижность стала соответствовать опти-
мальному состоянию организма при структуре Sai, так что стало
F Fa, opt- Если индивид увеличивает двигательную нагрузку,
начав оздоровительный бег, подвижность становится F > Fai opt,
его самочувствие ухудшается: Q < Qat Прн подвижности
F = его самочувствие понижается до твк.
Если индивид не снизит при этом двигательной активности и вме-
сто того, чтобы бросить бег, выдержит определенное время бего-
вую нагрузку F - Faiat, у него как бы откроется «второе дыха-
ние» — он перейдет к А3, так что дальнейшее увеличение двига-
тельной нагрузки может улучшить его самочувствие до уровня
Qa, max- Механизм «второго дыхания» и в прямом смысле при беге
иа длительные дистанции состоит в смепе структуры обменных
энергоснабжающих механизмов, переходе от креатинфосфатных
процессов к гликолитическим, от гликолитических к аэробным
окислительным.
Для структуры нанлучшее самочувствие физкультурника
(«оздоровительного бегуна») будет при подвижности F = Fat Opt
Если человек, начавший заниматься оздоровительным бегом,
не добился постепенной перестройки своей психофизиологической
структуры, ие выдержал в течение достаточного времени F -
= Fa,at = const, а стал форсированно наращивать двигательную
нагрузку, то уже при F » Fat состояние его здоровья станет
критическим. Вероятно, такое форсирование беговой нагрузки
неподготовленными немолодыми людьми явилось причиной мио-
Ю4
гих кризисов здоровья и даже смертей, что опорочило в глазах
многих самую идею оздоровительного бега.
Нам кажется, что и в большом спорте, и в физкультуре, во
всех напряженных видах человеческой деятельности вниматель-
ное отношение к трансформационным процессам, обеспечивающим
адекватную качественную, структурную основу новых видов
деятельности, достижений, занятий, является неуклонным усло-
вием достижения успехов при сохранении здоровья.
Важно научиться определять индивидуальную возможность
трансформации и ее оптимальную траекторию, организацию, дина-
мику для каждого человека с учетом возраста, здоровья, особен-
ностей генетики, биологии, физиологии, психологии и социаль-
ных условий. Вхождение в спорт, в физкультуру и выход из них
должны организовываться как процесс взаимной опережающей
многоуровневой адаптации органов, подсистем человека между
собой в рамках единой цельной структуры н человека в целом
с внешней средой.
В стране идет интенсификация всех отраслей народного хозяй-
ства, а в спорте все еще громко звучит призыв к экстенсивным фор-
мам работы. Треверы ведущих клубов и сборных страны по волей-
болу, баскетболу, гандболу вздыхают по былым временам, когда
в эти виды спирта играли миллионы и тренеры могли выбирать
из многих. Необходимо перестроиться. Стране нужно больше
физкультурников и меньше спортсменов.
Нужны научно обоснованные методы отбора спортсменов и
их подготовки. Чтобы иметь 20 высококлассных футболистов,
не обязательно привлекать 1 млн. спортсменов.
Передовые педагоги и тренеры доказали, что высокого уровня
учебной подготовки можно добиться не за счет отбора контин-
гента, а за счет совершенствования методов обучения.
Трансформационная теория динамики систем в медицине.
Кривая эффективности любой структуры и функции организма
человека имеет оптимум по любому из факторов: по физической
и умственной нагрузке, потреблению лекарств, витаминов, воз-
действию низкотемпературных нагрузок, воздушных и солнечных
ванн и т. д. Каждый фактор имеет свое оптимальное значение для
каждого конкретного состояния организма. Поэтому любая ха-
рактеристическая кривая имеет куполообразную форму (см.
рис. 2.51). Отклонения в обе стороны — уменьшения и увеличе-
ния значений фактора F — снижают эффективность функциони-
рования организма.
Любой фактор может иметь оптимальное для данной структуры
организма человека значение, отклонения от которого будут при-
водить к ухудшению состояния организма. В связи с этим вызы-
вают сомнение бытующие выражения типа «целебные травы»,
«благотворный климат» и т. п. Необходимо значения всех факторов
оценивать относительно их оптимумов для конкретной структуры
организма; фактор нлн его количественное значение (доза), по-
IX mbH. u.tl,, I ' *’ 105
Рнс. 2.60. Варнантя структур
организма Sa, Sb, Sc:
Q - самочувствие; F — фвлтор
здоровья (двигатвиьн яя нагрузка)
лезные прн одной струк-
туре, вредин* при другой
структуре того же самого
организма. Это истины
прописные. Вопрос о том,
что происходит и как
влияют факторы при трансформации, переходе одной структуры
в другую.
Нельзя представлять себе дело так, чго структура и характе-
ристики организма неизменны. На рис. 2.60 показаны состояния
человека в три момента Ts, разделенных достаточными
интервалами (особенно и Тъ). Рассмотрим для примера зависи-
мость самочувствия Q от двигательной нагрузки А.
В момент 7\ человек поддерживал максимум своей спортив-
ной формы для структуры Se. В момент Т* он снизил нагрузку,
и самочувствие ухудшилось от Qa (7\) до Qa (Гц). Если состояние
(Qd (Ты Еа)] сохраняется достаточно долго, оно может стать для
человека оптимальным. Э"го и есть явление привыкания. Привы-
кание-это формирование специализированной структуры, эф-
фективной в достаточно узком диапазоне условий среды. Менять
привычки следует с оглядкой: если понадобится быстрый возврат
к прежней структуре, то успех решит наличие навыка регрансфор-
мации Не следует без крайней нужды привыкать к тому, от чего
в дальнейшем придется отказываться.
Если прогноз свидетельствует о том, что условия изменятся
до значения (см. рис. 2.60), то целесообразно заранее, посте-
пенно, не торопясь, но достаточно быстро сформировать струк-
туру 5е.
Закалка, тренировка, личная гигиена должны проводиться
с учетом того, что возможно достаточно длительное воздействие
Ft = const. Поэтому 5в предпочтительней, чем 5^ и Sc при Д' =
Однако, если человек с выработанной структурой Sc попадает
в условия F — Eg, то самочувствие его будет очень плохое.
Игры детей, тренировки спортсменов, туристические походы —
это все способы выработки резервных структур организма, стра-
тегий поведения на случай неожиданного и быстрого возникнове-
ния соответствующих условий, когда времени на трансформацию
будет очень мало.
Ничто, выполняемое человеком эпизодически, наскоками, не
может с пользой восприниматься организмом. Длн нетрениро-
ванного человека участке в кроссовом беге во время Дня здоровья
может обернуться ударом по организму. Даже прием залпом ста-
кана чистого, только что приготовленного лимонного сока может
106
нанести вред. Все дело в том, что структура организма пе может
перестроиться мгновенно, а для прежней, устоявшейся структуры
эти вроде бы абстрактно полезные мероприятия оборачиваются
отходом вдаль от оптимальных условий функционирования.
Известно, что для людей творческих, особенно ученых, бы-
вает очень трудно отвлечься, даже во время отпуска или в боль-
нице, от своих проблем, мыслей и получить столь необходимый
полноценный отдых. Разговоры, чтение вскоре прерываются,
что-то наводит на свои мысли, на новые идеи, и мозг вновь свер-
лит тяжелая работа.
В таких случаях, очень похожих на параноидальное состояние
навязчивой идеи, важно предложить человеку такую деятельность,
условия и стратегию поведения, которые не ассоциировались бы
с его профессиональной, обычной стратегией. Это может быть по-
сещение мест, где прошло детство и не было еще творчества, увле-
кательное путешествие в экзотические края, чтение такой литера-
туры, как «Мастер и Маргарита».
Избегая бесполезных трансформаций структуры организма,
смены своих привычек без достаточных оснований, поскольку
каждая трансформация дорого стоит, человек в то же время не
должен упускать времени, пока он может постепенно, без особых
напряжений подготовиться к воздействию определенных новых
условий, факторов, нагрузок. Когда нагрянут эти изменения, ор-
ганизм ие сможет сразу перестроиться и будет испытывать Значи-
тельный дискомфорт, иногда даже губительный для здоровья.
Отсюда, в частности, следует, что если индивид не уверен в том,
что ему удастся поддерживать более активную и эффективную
структуру, то следует воздержатьсн от ее формирования, поскольку
и прямая, и обратная трансформации обходятся организму дорого,
особенно если трансформироваться приходится резко, за короткий
срок.
Если человек прибыл иа отдых и ему хочется побыть более
активным, спортивным, то он должен спланировать время так,
чтобы хватило времени иа все фазы трансформации:
1) наращивание активности в пределах имеющейся струк-
туры 5О процессов в организме от Fq до Fj (рис. 2.61);
2) спад самочувствия при иаращиваиии нагрузки при 5а
от Ft до трансформационного уровня
3) выдерживание постоянной нагрузки иа трансформационном
уровне в интервале времени Гг—Ti; прн этом 5а переходит в S&,'
4) наращивание нагрузки до уровня F3 к моменту Тя;
5) поддержание уровня Fs, соответствующего иаилучшему
самочувствию Qbmax в течение интервала времени —Т'з.
Все затем надо повторить в обратном порядке:
6) снижение нагрузки до Fa к моменту Г4;
7) выдерживание трансформационного уровня Fa в течение
интервала —Тс, увы, при этом самочувствие будет неважным,
но оно будет несравненно лучше,чем если резко сбросить нагрузку
107
Рнс. 2.61. Фазы прямой и обратной трансформации структуры организма во
время активного огдыха и выхода из него:
5О — нормальная структура; S& - прн акцизном от ди хе: So — прн болеэан о повнель-
икм режимом
при 36 до прн структуре Зь это чревато опасностью; если
взглянуть на рис. 2.61, то станет’ ясно, что самочувствие человека
может упасть значительно ниже, чем до уровня Qab, и в организме
могут возникнуть необратимые нли, по крайней мере, явно болез-
ненные сдвиги;
8) сброс нагрузки от F% до Fi В случае, если восстановлена
структура Зо, то это приведет к улучшению самочувствия от Qab
до Qattax, а далее человек может вернуться к своему обычному
состоянию Qo (Fo) или удержагьси на уровне Qa гоаХ, поддерживая
активность Fj. Особенно ответственен период обратной трансфор-
мации от Sb к Зс при F = Fa. Никто не может точно скачачь, сколь-
ко времени на это понадобится каждому индивиду. Приблизи-
тельно здесь понадобится столько же времени, сколько ранее ушло
на примую трансформацию За S& в начале отдыха. Но это при-
мерно, а более точно это можно контролировать так: если сниже-
ние нагрузки после F2 ухудшает самочувствие, значит, организм
все еще имеет структуру Sb и надо еще повременить, удерживая
постоянную нагрузку Fg -~ const. Если же снижение нагрузки
F < F% улучшает самочувствие, то можно продолжать это сни-
жение до значения Fi или до Fo, так что человек выйдет на работу
в своей обычной форме, к сожалению, не очень спортивной, но
устойчивой и надежной.
Конечно, если индивид твердо намерен сохранить спортивный
образ жизни и после отпуска и поддерживать двигательную на-
грузку примерно па уровне Fa, то ему нет нужды испытывать
муки обратной трансформации — переходить на ослабленную
структуру жизненных процессов в организме, которую мы обо-
значили через Зо, ибо S& обеспечит ему существенно лучшее само-
чувствие.
Если же структуру Зь по какой-либо причине невозможно
поддерживать постоянной, то прежде чем ее вырабатывать во
время отпуска, следует хорошенько подумать, взвесить, оценить,
108
хватит ли вам отпуска иа перечисленные восемь фаз адаптации и
реализации, тр^нформации, Вы должны помнить, что адаптации,
особенно связанные с трансформациями (прямыми и обратными),
отнимают силы и Еремя, ухудшают самочувствие, да и вообще
адаптационные ресурсы организма далеко не безграничны. Поду-
мав, вы, возможно, придете к выводу, что лучше отшлифовать
имеющуюся структуру организма, подольше сохранить ее, удер-
жать, стабилизировать.
Когда мы говорим о трансформациях организма, то речь
идет ие только об адаптации к большим или меньшим нагрузкам,
но и к разным климатическим условиям. Если житель севера при-
езжает в КрЫы и строго сохраняет обычную для себя двигатель-
ную нагрузку, то он все равно претерпевает огромные адаптацион-
ные нагрузки: приспособление его организма к условиям юга
требует nepeci ройки, трансформации многих органов и систем
организма-
Так что, планируя свой отпуск- хорошенько подумайте о том,
как его провести получше, с пользой для организма, и не забы-
вайте о своем возрасте, о тех навыках адаптации, которые ваш
организм зыработал ранее. Если вы молоды и здоровы, ваш орга-
низм быстро и без особого труда преодолеет все упомянутые
фазы и вы в дальнейшем без труда выдержите повышенные на-
грузки. Если юг для вас привычен, проблем также не будет.
Но очень многим людям трансформации иа «благотворном» юж-
ном побережье значительно укорачивают жизнь.
Избегая излишних трансформаций организма, человек может
организовывать свой отдых так, чтобы самочувствие иа период
отпуска улучшалось, однако структура организма и стратегия
ею взаимной адаптации с внешней средой не транссЬормировались.
Для этого двигательная нагрузка (или другие факторы) должна
изменяться лишь в пределах —Fi (см. рис. 2.61).
Вообще же необходимо специально изучить влияние трансфор-
маций и реграпсформьций структуры организма иа здоровье
человека. Дозированные трансформации могут оказывать полез-
ное тренирующее и тонизирующее влияние при условии специально
организуемых процессов ретрансфорл1аи.ий.
Если индивид в результате длительной адаптации очень точно
приспособится к определенным неизменным условиям жизни,
он будет отлично чувствовать себя, эффективно трудиться. Од-
нако даже при сравнительно незначительном изменении условий
жязни самочувствие и работоспособность такого человека («энде-
мика») резко ухудшатся, и переадаптация будет представлять
собой серьезную опасность для его здоровья, намного более серь-
езную, чем для человека, привыкшего к значительным изменениям
условий («мигранта»). В привычных условиях «эндемики» чувст-
вуют себя значительно лучше, чем «мигранты» в любых условиях.
Это и есть относительность специализированных («эндемических»)
и универсальных («мигрантиых») структур организма. Первые
109
Рис. 2.62. Характеристические
кривые зависимости самочув-
ствия человека, привыкшего к
режиму питания (Si), и челове-
ка. не придерживающегося режи-
ма (53), от отклонения времени
приема пищи от стандартного
(ДП
очень эффективны, ио в узких условиях; вторые не столь эффек-
тивны, но допускают широкие изменения условий.
Если человек строго соблюдает режим питания, то состояние
его здоровья лучше, чем человека с беспорядочным питанием.
Однако, если происходит существенное изменение времени приема
пищи, то привыкший к режиму переносит его с ббльшимн трудно-
стями, чем не придерживавшийся режима (рис. 2,62). Кривая Si
соответствует зависимости эффективности от внешних условий
для специализированных («эндемических»), а 32 — типу универ-
сальных («мигрантных») структур.
Любой иммунитет, любая закалка — это не только совершен-
ствование организма, расширение диапазона приемлемых для
организма условий существования. Это всегда снижение каких-
то показателей эффективности, утрата части потенциальных свойств
пластичности.
Для сохранения жизнеспособности на случай изменения объ-
ективных условий жизни человек должен готовиться к варьиро-
ванию этих условий, предсказывай и моделируя те условия, в ко-
торых он реально может оказаться Если такой прогноз невозмо-
жен, то условия следует изменять более или менее случайно, ио
в достаточно широком диапазоне.
Именно широтой возможных изменений условий жизни можно
объяснить причину общего «беспокойного характера» человече-
ства: стремление к путешествиям, спортивным рекордам, освое-
нию новых земель, океана, космоса — все это естественные прояв-
ления жизненно необходимого варьирования условий существо-
вания, стремления проверить и расширить границы своей эколо-
гической ниши,
К сожалению, нередки н неестественные «эксперименты», та-
кие, как наркомания, алкоголизм, токсикомания, с которыми долж-
на вестись решительная борьба как с эволюционно крайне опас-
ными явлениями.
Интересно, что люди мирятся g тем, что многие из них рискуют
жизнью, проводя эксперименты прн восхождении в горы, в
одиночных дальних плаваниях, причем не всегда они заканчиваются
благополучно. Но люди не могут признать право на подобные экс-
перименты среди животных, папрнмер, китов и дельфинов, вы-
брасывающихся на берег, возможно, чтобы расширить ареал
сьоего распространения, повторить эволюционный подвиг их
далеких предков, удачный эксперимент которых привел к ос-
воению сушн.
Организм человека может иметь ряд различных структур.
Наряду с нормальной, обычной структурой организма 8а и струк-
турой при повышенной активности Sb возможна структура орга-
низма при пониженной двигательной активности, например при
постельном режиме больного (см. рис. 2.61).
Необходимо иногда намеренно тренировать режим понижен-
ной активности, чтобы иметь в запасе структуру Sc, предотвра-
щающую опасный кризис при болезни.
Вообще должны быть разработаны рекомендации по расшире-
нию диапазона адаптивности человека к динамике внешних усло-
вий. Для этого надо знать иидинидуальиую нормальную структуру
Sa, а также варианты структур для кризисных (экстремальных)
случаев — стихийных бедствий, болезни, путешествий и т. д.
Для минимизации ущерба для организма необходимо строго
планомерно набирать и сбрасывать двигательные, эмоциональные
и интеллектуальные нагрузки, повышать и понижать температуру,
давление, влажность воздуха, для того чтобы организм успел
трансформировать свою структуру,
Сила предвидения состоит в том, что живая система может за-
ранее таким образом повлиять иа предстоящий процесс взаимной
адаптации, чтобы извлечь максимальную выгоду при благоприят-
ном ожидаемом изменении среды и понести минимальные потери
при неблагоприятном ожидаемом изменении среды
Если человек чувствует ухудшение здоровья и ему предстоит
на какое-то время отправиться в больницу, вести малоподвижный
образ жизни, то он может заблаговременно целенаправленно
подготовиться к такой гиподинамии.
При структуре организма, приспособленной к активной дви-
гательной нагрузке, человек, сразу улегшись иа больничную
койку, рискует понести особенно большие потери Если же он
постепенно снизит нагрузки, специально задержится на нагрузке
трансформационного уровня и только после этого продолжит
дальнейшее снижение нагрузки, то, оказавшись иа длительном
постельном режиме, человек будет чувствовать меньшее неудоб-
ство и не столь заметное ухудшение состояния организма в ре-
зультате изменения режима.
Допустим, человек находится в состоянии Ft со структурой
организма Sa (см. рис. 2.61). Вследствие воздействия внешних
и внутренних факторов его активность и интенсивность обменных
процессов н организме снижаются, и он переходит в состояние F4.
Если не изменить режим и не перейти к структуре Sc с пониженной
активностью, то наступит состояние Fb с дальнейшей угрозой
смерти, поскольку Qa (Fs) -► 0. Если в состоянии происходит
достаточно длительная выдержка, то структура Se организма
111
трансформируется в структуру Sc, при которой дальнейшее сни-
жение активности и интенсивности метаболизмов не только не
ухудшит, но даже улучшит самочувствие человека, поскольку
Qc (^5) Qa (Л)- Ьсли дальнейшее снижение активности и ин-
тенсивности обменных процессов предотвратить не удается (с при-
менением, например, дополнительного питания, климато-, фнзио-
или химиотерапии), то в состоянии F6 человеку необходимо
перейти на постельный режим. Заметим, что если бы организм
человека своевременно не был переведен со структуры об-
менных процессов на структуру Sc, то, оставаясь на струк-
туре Sa, человек мог бы выдержать критическое состояние при
После выдерживания в переходном состоянии Ft возможна
трансформация структуры организма от Sa к S&, затем переход
к состоянию Fs. В дальнейшем необходимо принятие лечебных мер
к возврату организма в обычное состояние Fo. Последовательные,
планомерные и контролируемые трансформации структуры про-
цессов, протекающих в организме человека, позволяют выиграть
время для лечения и восстановления здоровья, а также ие допу-
стить перехода человека в болезненное или, тем более, критическое
состояние.
Такие трансформации могут быть обеспечены своевременным
изменением трудовых функций, нагрузок, применением медика-
ментов и т. д. Особенно тщательно должны быть изучены процессы
трансформации структуры организма при F — F* и F — F^.
В принципе возможны и трансформации Sc в Sj и обратно S&
в Sc, ио такие трансформации проходят на опасно низком уровне
самочувствия человека. Разработка методов управления перехо-
дами между разными структурами организма — одна из глав-
нейших задач медицины.
Всякая болезнь есть не что иное, как трансформационный спад.
Из этого спада возможны два успешных выхода; вернуть F, =
= opt (см. рис. 2.61), например, с помощью лекарств: выдер-
жать паузу и попытаться «выбить клин клином», продолжив изме-
нение F до оптимума (или приемлемого значения) следующей
ДОСТУПНОЙ СТруКТурЫ F6 = FCOpf
А возможны еще и два неуспешных выхода: попытаться при
структуре Sc и F = F6 достичь F = Л = Fa opt за столь короткое
время, что организм ие успеет трансформировать Sc в Sa, и тогда
возможен срыв: Qc (Fx) = 0; выдержать паузу, обеспечить условия
трансформации Se в Sa, а затем вернуться к «тепличным» (т. е.
привычным для условий больницы Sc) условиям — в этом
случае может произойти ухудшение самочувствия, поскольку
Qa (Л) « Qc (^)-
Таким образом, на основе трансформационной теории удается
показать, что дело не в постепенном увеличении или снижении
нагрузки, температуры, других факторов, а в том, чтобы в транс-
формационных состояниих делать паузы в изменении фактора:
112
зафиксировать его значение на период, достаточный для трансфор-
мации структуры организма.
В этот период любое изменение фактора переносится особенно
трудно и может быть необратимо вредно. Поэтому трансформа-
ционная теория предлагает ие некое монотонное медленное и
с постоянной скоростью увеличение или снижение нагрузок,
а целенаправленное быстрое изменение нагрузок иа эволюцион-
ных этапах и выдерживание постоянных нагрузок прн трансфор-
мации структур-стратегий.
Значение трансформационной теории в медицине, в том числе
спортивной, состоит в том, что эта теория отвергла представления
об изменениях в организме человека как о постепенных, монотон-
ных и заявила о иих как о качественно различных, и притом
самым существенным образом зависящих от структуры организма
и скорости изменения внутренних и внешних факторов. Известно,
что в рамках традиционной, монотонной теории обучения про-
цессы индивидуального развития представлялись как монотонные.
Применительно к развитию, например спортсмена, считалось, что
рост тренировочной нагрузки F постепенно приводит к достиже-
нию спортсменом, имевшим начальные показатели Qo, потолка его
результатов Qm„. Отсюда следовало, что если снять максимальную
тренировочную нагрузку т. е. в одночасье прекратить заня-
тия большим спортом, то организм данного человека благопо-
лучно придет примерно в исходное состояние с вполне удовлетво-
рительным показателем Qo, т. е. человек, резко бросив большой
спорт, будет жить как прежде, до занятий спортом, как ии в чем
ие бывало.
Сама жизнь решительно опровергла прежнюю монотонную
теорию обучения и развития. Известна трудная судьба многих
знаменитых спортсменов, быстро и без всякой планомерности
оставивших большой спорт.
Таким образом, необходимо планомерно выводить из активного
спорта больших мастеров. Подобно этому надо поступать и при
окончании активной трудовой деятельности каждого человека,
достигающего пенсионного возраста. Сейчас перед пенсией человек
ие только ие сбавляет нагрузку, ио даже еще повышает ее, чтобы
заработать пенсию повыше. Согласно рис. 2.61 данную ситуацию
можно представить следующим образом. Значения фактора из-
меняются так: от Ft = Fa opt, выдвигая пожилого человека на
руководящий пост, переходят к и F3, а затем отправляют его
иа пенсию, резко снижая F с F3 до Ft. Однако при F — F4 Qb -► О-
Следует помнить, что структура организма, выработавшаяся
в ходе активной учебы, адаптации к труду, производственного
труда в течение десятилетий, не может быть враз, за очень корот-
кий срок преобразована в структуру организма, пассивного пен-
сионера. При резком переходе от труда иа пенсию организм
теряет ставшую для него жизненно необходимой нагрузку, что
ИЗ
может представлять смертельную опасность. Известно, что люди,
продолжающие активную работу в пенсионном возрасте, живут
дольше, чем люди, резко перешедшие в пенсионеры.
Противоречие здесь очевидно: с одной стороны, человек
к 60 годам обычно теряет значительную часть своей энергии,
творческих сил, работоспособности. С этой точки зрения человек
должен освободить место более молодому преемнику. С другой
стороны, у такого человека имеется егце богатый запас опыта,
знаний, сил. Кроме того, резко бросать работу для него опасно.
В связи с этим целесообразно заменить человека, творческие
способности и работоспособность которого снижены, перспектив-
ным работником, ио не увольняя первого иа пенсию, а переводя
его на все более и более простую, менее напряженную работу.
Выход из активной деятельности, как цепь обратных эволюций
и трансформаций, дает возможность эффективно использовать
резервы людей преклонного возраста, обеспечивать постепенное
целенаправленное преобразование структуры их организмов,
позволяющее жить долго и после выхода иа пенсию.
Если человек в пожилом возрасте остается на посту руково-
дителя высокого ранга, то естественное сокращение объема вни-
мания, скорости восприятия и проработки информации может
привести к срывам эффективности его работы и тяжелым мораль-
ным драмам. Некоторые, наиболее выдающиеся люди при этом
осваивают более экономичные стратегии отбора наиболее важной
информации, что позволяет им поддерживать высокую эффектив-
ность даже при снижении количественного объема воспринимае-
мой ими информации.
Таким образом, поддержание высокого уровня эффективности
возможно и в пожилом возрасте. Поэтому оценка возраста, при
котором целесообразно начинать планомерный вывод человека
на пенсию, должна быть индивидуализирована. Поспешить —
значит потерять слишком райо классного руководителя, понести
потери. Опоздать — значит поиестн ущерб от снижения эффектив-
ности, допустить опасное во всех отношениях рассогласование
между реальными возможностями человека и общественными,
производственными требованиями к нему.
Необходимо создать методы прогнозирования н планирования
индивидуальной жизненной траектории с учетом наклонностей,
способностей, интересов, а также (что особенно важно и для инди-
вида, и для общества) с учетом здоровья и потенциальной работо-
способности.
Бессмысленно и вредно ориентировать и обучать человека
руководству предприятием, если режим эмоционального стресса
и физических перегрузок для него будет непосилен и опасен.
Трудно переоценить потерн из-за таких ошибок в профориентации
и прогнозе возможностей человека по показателям физического
здоровья. Профориентация, проверка резерва на выдвижение
должны быть комплексными, всесторонними.
И4
Рис. 2.63. Определение значений дискомфорта при смене температурных режимов
и разных видов одежды
Трансформационная теория объясняет, в частности, почему
одна и та же температура воздуха может восприниматься чело-
веком совершенно по-разному, в зависимости от того, какова
структура физиологических процессов в его организме. Темпера-
тура 4-5 °C при «летией» структуре — очень холодно, те же
4-5 °C прн «зимней» — очень жарко. Известно, что особенно
трудны и опасны с точки зрения простуды трансформационные,
переходные сезоны.
Допустим, человек может иметь три структуры терморегули-
рования тела: Sj — без одежды, S2 — легкая одежда, S8 — теплая
одежда (рис. 2.63). Возникающий из-за изменений внешней среды
дискомфорт может быть устранен дополнительными воздействиями:
обогревом в интервалах и 4— В точках /, 2 н 2, 3
один и тот же уровень дискомфорта возникает при разных струк-
турах терморегулирования: Sj и S2; S2 и Ss. Одна н та же тем-
пература может вызывать разные ощущения.
Представление о разных структурах организма показывает,
что попытки создать единый симптомокомплекс состояния чело-
века для всех видов деятельности и состояний оказались без-
успешными. Действительно, на рис. 2.63 видно, что очень
хорошо при Slt хуже при Sa и неприемлемо при S8; хорошо
прн Ss и неприемлемо при S(.
Н. М. Амосов предложил ввести количественный пока-
затель уровня, или количества здоровья. Например, он полагает,
что у спортсмена, способного пропустить через свои легкие 150 л
воздуха в минуту, имеется 30-кратный резерв здоровья по пока-
зателям дыхательной системы по сравнению с человеком, через
легкие которого проходи» 5—9 л воздуха в минуту.
116
Идея очень интересная, но она не учитываег того факта, что
каждая структура организма хорошо работает лишь в определен-
ном диапазоне условий. В случае вынужденного по какой-то
причине снижения двигательной нагрузки спортсмен, привык-
ший к периодическим нагрузкам с вентиляцией легких на уровне
150 л в минуту, оказавшись в малоподвижном состоянии на боль-
ничной койке, при постоянной вентиляции 5—9 л в минуту будет
чувствовать себя хуже, чем тот человек, для которого такое со-
стояние естественно.
Болезнь — это такая динамика процесса взаимной адаптации
живой системы (человека) со средой, при которой необходима
значительная трансформация структуры процессов взаимной адап-
тации компонентов системы.
Если человек сохранит структуру 5а при F — Е6 (см. рис. 2.61),
то его самочувствие будет плохим: Qa (F6) 0, и человек может
погибнуть. Своевременная трансформация Sa в Sc спасет чело-
века, однако при этом он испытывает большое временное напря-
жение Qa (FJ = Qc (ЕБ) <£ Qa opt, поэтому необходимы трансфор-
мация 5ав 5сн мобилизация ресурсов человека иа такой переход.
Поэтому больным назначается постельный режим, ие рекоменду-
ется какая-либо работа вли иная деятельность. Одиако специ-
альная психотерапия может помочь синхронизировать организм
на трансформации 8а в 8С, облегчить течение болезни н ускорить
выздоровление человека. Более того, активизация соответствую-
щих адаптационных механизмов человека может позволить даже
при изменяющихся условиях среды стабилизировать значение
F — Fx ж const и ие допустить его перехода к F = Fb. Прн этом
изменение F от Fx до Fb как бы предупреждается — отклонение F
локализуется в интервале F^—FOt болезнь не развивается н суще-
ственно не проявляется.
Механизм действия психотерапии в профилактике и терапин
болезней, связанных с дезадаптацией организма с внешней средой,
должен быть изучен с учетом субъективного отражения (рефлек-
сии) динамики состояния организма н процессов взаимной адапта-
ции его со средой. Весьма важен вопрос о влиянии стресса на
резистентность индивида к болезни и иа протекание болезни.
На рис. 2.64 показано, что как в случае исходной структуры Sa
прн изменении F от Ft в сторону Еа организм рефлекторно пере-
ходит от Sa в состояние стресса SB<t.
Стресс, с точки зрения трансформационной теории, — это
переход организма к стандартной, эволюционно выработанной,
универсальной базовой дивергентной структуре. Характеристи-
ческая кривая структуры стресса отличается очень широким,
«поисковым» интервалом значений факторов взаимной адаптации
компонентов организма. Вследствие этого структура стресса
иоент универсальный характер и имеет сравнительно низкую эф-
фективность (см. рис. 2.64). Эго очень выгодно для организма,
поскольку переход от Sa к и далее к Sb евязан <а меньшим
116
Рис. 2.64. Влияние стресса $яа и искусственной промежуточной структуры Se
R8 течение заболевания
ухудшением самочувствия, чем при непосредственной трансфор-
мации Sob Sj>.
Многими авторами отмечалось, что люди в состоянии стрессов
значительно легче переносят заболевание либо вообще ие воспри-
имчивы к нему (Q ие снижается до — порога заболевания).
Действие химиотерапии, медикаментов и физиотерапии может
состоять в формировании такой переходной структуры Sn, которая
обеспечит трансформацию 8а —► Sc—► Sb с меньшим ухудшением
состояния здоровья, чем при действии стресса на организм. В этом
случае можно избежать стресса.
Центральным остается вопрос: ивляется ли симптом болезни
ее адекватным признаком?
Если структура организма Sa не изменяется, то колебания само-
чувствии вследствие отклонений значений F от Fr (см. рис. 2.64)
можно квалифицировать как «моноструктуриую болезнь». Воз-
можно, большая часть аллергических заболеваний относится
именно к этому типу: быстрое восстановление исходного значения
Fj приведет к быстрому восстановлению Qlniax.
В случае возникновения трансформаций организма при бо-
лезни должно наблюдаться явление парности кризисов: Sa -* Sb
и Sb Stt' Sa -> Sb -► Se и Sc -+ Sb — So. В каждом случае
число трансформаций и связанных в ними ухудшений здоровья
четное.
Попытаемся представить процессы лечения острых и хрониче-
ских заболеваний е позиции трансформационной теории.
Хроническое заболевание какого-то органа следует рассматри-
вать как образование некоторой неэффективной структуры этого
органа вследствие искажения начальной (нормальной) закономер-
ности взаимной адаптации внутренних компонентов (например,
клеток) этого органа между собой. Соответственно изменяется
117
процесс взаимной адаптации данного органа с другими органами»
что отрицательно сказывается на общей структуре организма
(закономерности взаимной адаптации его внутренних компонентов)
и может выражаться ие только в местных болях, ио н в ухудшении
общего самочувствия. Этим хроническое заболевание отличается
от острого заболевания, при котором больной орган выпадает нз
общего ансамбля: если состояние органа ухудшилось резко, то
другие органы не успевают взаимно адаптироваться с ним —
в течение некоторого времени сохраняется прежняя общая струк-
тура организма. Если принять терапевтические меры в период,
когда инерция организма удерживает его общую прежнюю струк-
туру, то можно получить возможность обойтись местным лечени-
ем — лечить орган, а ие больного.
Пусть Sa—характеристическая кривая нормальной струк-
туры органа по некоторому фактору FP При F — Fa opt состояние
органа иаилучшее. Допустим, что вследствие некоторой неизвест-
ной нам причины значение фактора стало изменяться до Ь\ и Fs,
угрожая гибелью органа. Возникает острое заболевание, харак-
теризующееся: быстрым ухудшением состояния органа (скорост-
ной параметр); значительным ухудшением состояния органа (амп-
литудный параметр); значительным отклонением фактора F от
нормального значения Fa opt; нормальными значениями других
факторов, важных для данного органа; общим нормальным состоя-
нием организма (неизменны структура, интегральные параметры
организма, частные параметры других органов).
Возможно несколько продолжений процесса острого заболева-
ния. Рассмотрим один нз них.
Интенсивное лечение и быстрый возврат значений F к Fa opt.
При передозировке лекарства значение F становится, например,
F2, что может вызвать ухудшение состояния органа. Однако целе-
направленное регулирование состояния органа изменением фак-
тора F осуществляется наиболее быстро именно в случае, если сна-
чала применяется передозировка F - * Fz (при этом наблюдается
переход за оптимум Qomax), потом недостающая дозировка Генова
наблюдается нарастание ф до Фатах, а затем спад до уровня
Ф« (Л) 1- Тогда среднее значение F между F2 и Л укажет пример-
ную оптимальную дозировку F -► Fa opt.
В теории автоматического управления разработаны методы
оптимального регулирования инерциональных систем, которые
могут быть применены совместно с трансформационной теорвей
для создания теоретических и имитационных моделей динамики
заболеваний и их лечения.
Рассмотрим теперь теоретические возможности лечения чело-
века варьированием именно того фактора, который вызвал пер-
воначально заболевание. Подобное лечение в народе называется
«выбивать клин клином». Обычно такая ситуация касается острых
заболеваний (простудных, суставных, мышечных, невралгических).
«Клин клином» означает, что заболевание можно вылечить тем
118
самым фактором, который его вызвал, притом существенно уси-
ленным.
Рассмотрим два возможных варианта.
Вариант 1. Допустим, самочувствие человека было фвЛ|ах
при Fa opt* Затем F резко изменился от ?aopt до F^ Соответ-
ственно Q понизилось от Qatnax до фа (FJ. Эчо и вызвало болез-
ненное ощущение — появление «клина». Предположим, что мы
увеличим F от Fx до Fe. Тогда, если осталась прежняя струк-
тура Sa, то самочувствие ухудшится до фо (Fa), а если произойдет
трансформация Sa в 8Ь, то самочувствие улучшится до Q&, причем
Qb (Fe) Qa шах. Таким образом, самочувствие восс!ановлено
путем изменения фактора F и трансформации Sa в S^.
Вариант 2. Он ие связан с трансформацией. Допустим, ис-
ходное состояние человека характеризуется F — Fa opt и Q ~
= Фашах- Затем происходит быстрое изменение F до Fv вызыва-
ющее травму, болезнь -- в общем, «клин». Обычно люди в этом
случае уменьшают значение фактора до Fx, что вызываег новое
ухудшение самочувствия: Qa (Ft) < Qa (Fx) < Qa (Fa upt). В этом
варианте «клии клином» будет означать возврат F к Fa opt. Если
структура организма осталась прежней Sa, то произойдет улуч-
шение самочувствия, особенно при F - Fa Opt- Одиако, если
структура организма изменилась с Sa на Sb, то изменен не F до
может оказаться очень опасным.
Таким образом, как и все адаптационные процессы, попытка
лечения болезни методом «клин клииом» может оказаться успеш-
ной, если осуществляется контроль динамики структур орга-
низма и их стабилизации (в варианте 2) или целенаправленная
трансформация (как в варианте ]).
Практически здоровый человек — такой, у которого взаим-
ная адаптированность внутренних компонентов соответствует
определенной единой структуре организма, находится на доста-
точно высоком уроаие, так чтобы обеспечивались требуемые про-
ьессы жизнедеятельности и взаимной адаптации со средой, в том
числе в личной жизни, общественной и производственной дея-
тельности.
Назначение процессов жизнедеятельности, а также средств
лечения состоит в поддержании динамической гармонии внутрен-
них органов путем их взаимной адаптации и в энергетическом
обеспечении индивида возможностями компенсации воздействий
среды, нарушающих достигнутую гармонию.
Трансформации структуры организма должны соответствовать
возвратным и индивидуальным особенностям, онтогенетическому
прогрессу и регрессу. В частности, выводить специалистов (в том
числе ученых) из активной работы при подходе к пенсионной
трансформации надо так же планомерно, как и спортсменов
чз большого спорта: постепенно понижая в должности, снижая
функционально обусловленную научную и производственную
активность.
119
Поддержание здоровья человека, т. е. достаточно высокого
уровня взаимной адаптации, гармонии внутренних компонентов,
органов, подсистем организма во многом зависит от того, в какой
степени центральная нервная система индивида свободна для
управления внешними и внутренними адаптационными процес-
сами жизни, развития организма.
Для эволюционного и исторического развития человека ха-
рактерен один важный парадокс: эволюция создала нервную си-
стему и мозг как средство обслуживания организма, оказания
ему помощи в прогнозировании динамики среды и осуществления
управления заблаговременной трансформацией физиологических
процессов для приспособления к новым условиям среды, а чело-
век отделил умственную работу от потребностей его собственного
организма. Более того, человек превратил свой организм в слугу
своего мозга, своего интеллектуального творчества, посвященного
абстрактным глобальным проблемам, никак ие связанным с жиз-
необеспечением собственного организма. Далекие предки человека,
как и все животные, были полностью заняты процессами удов-
летворения естественных насущных прогнозируемых потребностей
взаимной адаптации внутренних органов каждого индивида и его
самого с внешней средой. Безусловно, при этом сказывались и
в определенной степени учитывались потребности семьи, стаи,
в меньшей степени — популяции, экосистемы, очень слабо —
вида, биосферы.
Современный человек, особенно государственной деятель или
ученый, мыслит масштабами потребностей региона, государства,
политической (например, социалистической) системы, мировой
науки, человечества. Этому способствовали исторические про-
цессы развития средств коммуникации, транспорта, постепенная
автономизация интеллекта индивида от его собственных биологи-
ческих н физиологических потребностей, превалирование гло-
бальных проблем над частными, индивидуальными. Проблемы
народов, государств, мировой политики и науки настолько слож-
ны и остры, что центральная нервная система политика или уче-
ного оказывается практически полностью занята их постоянным
анализом, обдумыванием, решением. Лишь сугубо специализиро-
ванные центры жизнеобеспечения продолжают контролировать
процессы в организме, ио, будучи лишены Прогностического
обеспечения со стороны высших отделов головного мозга, коры
больших полушарий, занятой «высокими» проблемами, эти центры
переходят в режим компенсаторного отслеживании, экстренного
демпфирования острых сигналов взаимной дезадаптации внутрен-
них органов между собой и организма в целом со средой. Орга-
низм, не имея плана-прогноза своего развития, оказывается в по-
ложении слепого, переходящего незнакомую улицу с интенсивным
движением транспорта. Шарахаясь от одного резкого сигнала,
он тут же слышит другой, еще более грозный.
Общество, заинтересованное в интенсивной интеллектуальной
г 20
деятельности определенной части своих членов, должно брать на
себя соответствующую долю усилий по обеспечению личных по-
требностей этих членов в повседневных, обычных задачах взаим-
ной адаптации их со средой.
Особую трудность представляет собой та деятельность, кото-
рая требует от индивида реализации стратегии, не адекватной фак-
тической структуре его организма, физиологии и психологии.
Люди искусства, особенно те, которые истинно талантливы,
выражают в своих произведениях собственные мысли, чувства,
чаяния, свой прогноз. В науке счастье заниматься любимыми
проблемами, т. е. такими, которые глубоко интересны для самого
ученого, выпадает далеко не каждому. Таковыми обычно явля-
ются фундаментальные проблемы либо задачи реализации соб-
ственных идей изобретателя.
Намного чаще ученый работает не в академическом, а отрасле-
вом учреждении и, подобно инженеру, конструктору, строителю,
должен решать прикладные проблемы, т. е. проблемы, заказан-
ные, заданные извне. В этом случае между собственной стратегией,
соответствующей внутренней структуре специалиста, н заданной
стратегией возникает существенное рассогласование, затрудня-
ющее работу, снижающее эффективность использования специали-
ста, отрицательно сказывающееся иа регулировании процессов
внутренней и внешней взаимной адаптации человека, а следова-
тельно, и на его здоровье.
Совершенствование специального образования и использова-
ние специалистов в народном хозяйстве должно быть направлено
на повышение согласованности собственных и заданных (служеб-
ных) стратегий, на индивидуальную адаптацию выбора профес-
сии, процесса обучения, распределения, использования на работе,
продвижения по служебной лестнице с природными и благопри-
обретенными структурами психофизиологических процессов каж-
дого человека. Это будет способствовать сохранению здоровья,
максимальной производительности, удовлетворению собственным
трудом, т. е. поможет в решении ввжнейших социальных проблем
нашего общества.
Современная медицина призвана стать органом, коллективной
безопасности людей, занятых проблемами, отвлекающими их
от эволюционно обусловленных и бывших естественными про-
цессов прогнозирования динамики условий существования и
управления заблаговременным приспособлением организма к этой
динамике. Человек, прогнозирующий средствами науки или
искусства дальнюю перспективу человечества, сам оказывается
беспомощен в хотя бы ближнем прогнозе собственной жизни,
особенно остро нуждаясь в помощи медиков, психологов, других
специалистов, которые развивают свои науки и профессиональные
средства на основе прогнозов своих пациентов.
Так и строится гибридный интеллект человечества—основа взаи-
мопомощи людей, бросивших вызов естественному ходу эволюции.
121
ГЛАВА 3
ЭВОЛЮЦИОННАЯ ПСИХОЛОГИЯ РАЗВИТИЯ
ЕСТЕСТВЕННЫХ И ИСКУССТВЕННЫХ СИСТЕМ
ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТА
3.1. ЭВОЛЮЦИОННАЯ ПРИРОДА
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ЖИВЫХ СИСТЕМ
Прогнозирование и взаимная адаптация. Исходя из сформу-
лированных выше законов, существование и развитие любой
живой системы протекает как взаимная опережающая многоуров-
невая адаптация, активность живой системы направлена на фор-
мирование прогноза протекании процессов взаимной адаптации
с внешней средой и такую опережающую реорганизацию про-
цессов взаимной адаптации своих внутренних компонентов, ко-
торая позволила бы своевременно скомпенсировать, изменить,
сделать приемлемым, полезным ожидаемое изменение процессов
взаимной адаптации с внешней средой. При этом живая система
прогнозирует и таким образом планирует изменения собственной
структуры (в целях адаптации к изменениям внешней среды) н
внешней среды (в целях адаптации среды к себе), чтобы за то
время, которым опа располагает в соответствии с прогнозом,
с минимальными перестройками (особенно необратимыми) соб-
ственной структуры и расходом своих энергетических ресурсов,
приемлемыми в соответствии с прогнозом затрат материальных
ресурсов среды, была достигнута достаточная степень взаимной
адаптации живой системы с внешней средой.
Необходимо пояснить то обстоятельство, что достижение
живой системой взаимной адаптации с внешней средой основано
на перестройке процессов взаимной адаптации ее внутренних ком-
понентов. Действительно, любое действие живой системы, любой
поведенческий акт (по П К. Анохину) начинается с прогноза и
осуществляется на основе плана изменения взаимосогласованного
изменения процессов функционирования ее внутренних компо-
нентов: сенсорной системы, двигательных органов, биофизических
и биохимических процессов и т. д, В зависимости от того, как
живая система успела подготовиться к изменению пропесса взаим-
ной адаптации с внешней средой, эффективность ее функциони-
рования (например, вероятность выживания или успешного ре-
шения интеллектуальной оперативной задачи в течение опреде-
ленного периода) может быть существенно различной.
При изменении фактора F взаимной адаптации системы со
средой от значения Ft до значения (рис. 3.1) эффективность
системы при Fa может иметь различные значения в зависимости
от исходных структуры и состояния системы, а также от траекто-
рии ее перехода в конечное состояние.
122
Рис. 3,1, Зависимость эффективности системы Qj от фактора взаимной адаптации
ее со средой Г при разных структурах системы Sa, Sb, Sc> Sj
При F = Fl система могла находиться в различных состояниях:
Qa (FJ, Qb (Ft) или Qc (FJ, причем Qa (F^ > Qb (FJ > & (Fx).
Если прогноз указывает, что F изменится от Fl до F3, то не-
обходимые действия системы следует планировать с учетом исход-
ной структуры, наличного запаса времени и ее прогнозируемого
состояния при F - F3.
При сохранении исходной структуры .$о переход от Рг к Аа
означает существенное снижение эффективности системы: (Fa) <<'
« Qa (F,).
Если система в точке ad трансформирует свою структуру Sa
в структуру Sd, то при Ft окажется Qt{ (F3) > Qa (F\), а если про-
гноз н реальный ход событий не исключают дальнейшего измене-
ния F и достижение им значения F = F3, то трансформация струк-
туры Sa системы в Sd может оказаться необходимым условием
ее выживания: Qd (Fs) > Qc (Fa), a Qft (Fa) - Qa (F3) 0.
Если система имела структуру Sb, то переход к F — F3 мало
изменит эффективность системы: Qb (Fa) Qb (FJ. Однако, если
в дальнейшем F быстро изменится от Fa до F3 так, что в распоря-
жении системы времени для трансформации структуры Sb в струк-
туру окажется недостаточно, то при условии сохранения
системой структуры Sb при F = F3 система будет иметь нулевую
эффективность: Qb (F3) - 0,
При начальной структуре Sc эффективность системы при пере-
ходе от Fj к Fa существенно повысится: Qc (Fa) Qc (FJ. Однако,
как и при начальной структуре Sb, дальнейший быстрый переход
от Fa к F3 без трансформации структуры Sc в структуру Sd может
снизить эффективность системы до критического уровня: Qc (F3) л;
0’ , ... > 'дй-. fi чit J*!’
123
И0Д00ПЫИ анализ иизнилие) «ЧИ121Ь, ЧЮ нсиилидцпш *1 до-
статочным условиями Достижения системой приемлемых («опти-
мальных») значений критериев эффективности при изменении
значений факторов взаимной адаптации ее с внешней средой
являются следующие:
формирование адекватного прогноза объективной динамики
внешней среды, реальной динамики процессов взаимной адапта-
ции системы с внешней средой при существующей структуре си-
стемы, динамики процессов взаимной адаптации внутренних
компонентов системы между собой, возможного воздействия на
внешнюю среду для обеспечения приемлемости ее динамики в ди-
апазоне возможных изменений структуры и состояния процессов
взаимной адаптации внутренних компонентов системы, процессов
взаимной адаптации между динамикой внешней среды и динамикой
процессов взаимной адаптации внутренних компонентов системы
между собой;
воздействие па среду в целях минимизации изменения соб-
ственной структуры;
формирование достаточного разнообразия вариантов собствен-
ной структуры, соответствующих вариантам прогноза;
отбор наиболее эффективных вариантов структуры;
уточнение взаимной адаптации системы со средой.
Человек (или любая живая система) ощущает комфорт, если
его внутренние компоненты между собой и он в целом g внешней
средой удовлетворительно взаимно адаптированы.
Живая система должна стараться увеличить свою эффектив-
ность при самых различных обстоятельствах, в том числе:
если она вынуждена адаптироваться к другой системе более
высокого уровня, которая является более мощной адаптирующей
к себе и более инерционной как адаптирующей к окружению
(ситуация «подчинения»);
если подобные системы того же уровня, рассматриваемые
как конкурирующие, достигли более высокой эффективности
(«зависть»);
если система может выдвинуться н занять более выгодное
положение среди себе подобных («честолюбие»);
если системе угрожает гибель («страх»);
если в отсутствие внешних побудительных причин повышения
эффективности система стремится снизить собственные затраты
(«стремление к экономии»);
если значения факторов взаимной адаптации с внешней средой
стабилизировались («специализация» и ее крайнее проявление
«эндемичность»).
Таким образом, система может поддерживать высокую эффек-
тивность в случае длительного сохранения стабильной среды или
при возможности точно прогнозировать новые значения фактора
взаимной адаптации как функции изменения среды и соответству-
124
Рис. 3.2. Зависимость эффективности
системы Qi от фактора взаимной адап-
тации ее со средой F при постоянной
активности системы А-Р — const
Рис. 3 3. Зависимость потребной ак-
тивности системы Af от фактора вза-
имной адаптации ее со средой F при
необходимости поддерживать постоян-
ную эффективность Qj = const
ющим образом тр а деформировать свои структуры-стратегии, обес-
печивая свою взаимную адаптацию со средой.
Особенно высокие затраты энергии живой системы приходятся
на периоды ее максимальной активности — при стремлении под-
держивать постоянный уровень своей эффективности в условиях
повышения сложности процессов ее взаимной адаптации со сре-
дой, т. е. при увеличении отклонений реальных значений факторов
взаимной адаптации системы со средой от оптимальных значений.
На рис. 3.2 показана куполообразная форма зависимости & (F)
при постоянной акгивности системы А} — const, а иа рис. 3.3
U-образная зависимость At (F) при стремлении сохранить Q* —
— const.
При одних н тех же направлении и скорости изменения пара-
метра среды, обусловливающих динамику фактора F взаимной
адаптации системы со средой, прогноз развития системы может
быть и оптимистический (ожидание повышения эффективности
системы), и пессимистический (ожидание снижения ее эффектив-
ности) в зависимости от структуры системы. При структуре-
стратегии Sa (рис. 3.4) ожидаемое изменение зизчения F от Го
до Ft соответствует снижению эффективности системы от Qa (Fo)
до Qo (FJ. При этом прогноз пессимистический: QaFt < (Fo).
При то же самое изменение. F обусловливает оптимистический
прогноз: Qh (FJ > Qb (Fo).
В том случае, если система, обладая структурой-стратегией ,Sa,
учитывает наличие в SR зачатков Sb и готовится при изменении F
от Fo до Ft своевременно трансформировать Sa в Sb, то система
формирует оптимистический прогноз: (FJ > Qa (Fo). Причем,
если изначально (в момент Тп при F = Fo) структура системы So,
то, трансформируясь в Sbf система будет иметь среднюю для ин-
125
Рис. 3.4. Зависимость характера прогноза динамики система от ее фактической
{Se, Sb)‘-
Qi — эффективность; F — фактор взаимное адаптации гнетемы г<г средой; Т — время
тервала времени То — 7\ эффективность, более высокую, чем
в том случае, если изначально структура системы 5Ь (см. рис, 3.4).
Особенно сильно на поведении и деятельности человека ска-
зывается появление непрогнозироваиного сигнала об изменении
среды. Здесь сказывается эффект внезапности, нэвизны.
При появлении непрогиозированиого сигнала зз быстром изме-
нении F от Го ДО Ft взаимная адаптация человека, имеющего Sp,
и среды ухудшается: Qe (Fo) > Qn (f\), или Qa0 >Qal.
Если сигнал нельзя игнорировать, то человек должен суще-
ственно изменить собственные характеристики. Для поддержания
Qa (Л) = Qa (Fo) от человека требуется значительное повыше-
ние активности, т. е. энергетических и материальных затрат. По-
скольку переход от Fo к Fi будет полностью детерминирован
средой, то, оказавшись не в силах своевременно прогнозировать
динамику, человек вынужден пользоваться неадекватной стра-
тегией IQa (Fi) < Qb (FJ1, в то время как при прогнозировании
Fo -> Fi человек своевременно трансформировал бы Sa в Sb
(см. рнс. 3.4).
Кроме того, человек вынужден применять оборонительную
тактику, в большей степени изменяться сам, чем пытаться изме-
нить среду, адаптируя ее к себе, парируя ее нежелательные из-
менения. Таким образом, достижение одного и того же результата
прн своевременном прогнозировании обходится за счет суще-
ственно меныпих затрат.
В то же время иепрогпозированиые изменения среды оказы-
вают стимулирующее, бодрящее, тренирующее действие на чело-
века, обладающего достаточно сильной нервной системой. Это
случай нормального обучающего стресса. В ор-анизме слабых
резкие иепрогнознроваиные изменения среды могут вызвать
иеобрадимые изменения. Такое действие динамики среды Г. Селье
называл дистрессом.
126
х
Разные последствия одного н того же изменения среды для
разных людей (и вообще, для разных живых систем) составляют
основной механизм естественного отбора.
Реакция живой системы иа сигнал об изменении внешней среды
зависит от исходного состояния, реальной структуры живой
системы. Никакой рефлекс — ни условный, ни безусловный - -
не может быть реализован как «прямое замыкание рефлекторного
кольна». Любое рефлекторное кольцо, любая функциональная
система, в том числе сформированная заблаговременно и много-
кратно ранее реализовавшаяся в поведенческих актах, представ-
ляет собой определенную психофизиологическую структуру, перей-
ти к которой нз наличной структуры можно только через общее
для обеих структур состояние (общего состояния может ие быть,
тогда потребуется два и более трансформационных переходов).
При существовании общего состояния, т. е. если наличная и
требующаяся (рефлекторная) структуры непосредственно ассоци-
ированы между собой и если такой переход ранее уже успешно
осуществлялся, а тем более стал привычен (автоматизирован),
трансформация наличной структуры в требующуюся и реализа-
ция нужной стратегии происходят очень быстро, что и дает осно-
вание расценивать процесс как рефлекторный. Если структуры
прямо пе ассоциированы между собой, то потребуется ряд пере-
ходов, иа которые может быть затрачено достаточно много времени,
чтобы исследователю был виден развернутый, многофазовый ха-
рактер процесса, в ходе которого могут быть порождены поиско-
вые действия, пробы, допущены ошибки.
В. Б. Швырков показал, что время реакции зависит не столько
от длины нервных путей и числа синаптических задержек, сколько
от динамики процесса конвергенции нервной системы.
Цель данной живой системы — это прогноз, на реализации
которого она сосредоточена. Такой прогноз может определять
некоторое промежуточное состояние живой системы и процесса
ее взаимной адаптации со средой.
Цель может представляться и как точное состояние, и как
общее желательное направление процесса взаимной адаптации
со средой (или с отдельными компонентами среды).
Никакая цель не может рассматриваться как конечная, ибо
не может быть достигнуто состояние полной взаимной здаптиро-
ванностн всех компонентов любой живой системы.
Строго говоря, целью может называться лишь тот прогноз,
на реализации которого синхронизированы все компоненты дан-
ной живой системы. Прн этом по мере реализации прогноза может
проводиться корректировка цели с учетом действительного хода
процессов взаимной адаптации. В отдельных случаях процесс
может идти и без корректировки по обратной связи. В последнем
случае будут накапливаться рассогласования живой системы с раз-
личными компонентами внешней среды, но в то же время может
усиливаться снихронизапия между собственными компонентами
127
живой системы, что окажет мощное влияние на процессы со-
вместной взаимной адаптации их со средой, компенсирующее
неадекватность их индивидуального отражения и учета состоя-
ния и динамики среды. Иначе говоря, меньшая чувствительность
системы к динамике среды может компенсироваться более мощным
собственным влиянием системы на среду: пластичность, податли-
вость системы может замещаться, компенсироваться ее способ-
ностью противостоять динамике, натиску среды.
Одно и то же действие человек может выполнять с совершенно
разными целями, вследствие чего будут актуализироваться раз-
ные о-, ф-, ф-структуры человека. Например, бег может быть оздо-
ровительным и соревновательным. При оздоровительном беге
главное — это укрепление сердечво-сосудистой системы, разминка
суставов и т. п. В этом случае важна защита организма от перегру-
зок. В соревнованиях же важна победа, и перегрузки во внимание
уже не принимаются. Известны случаи «спортивного инфаркта»,
не предваряющегося кардиосклерозом и вызываемого сверхпере-
грузками сердца. В то же время, выйдя иа оздоровительную про-
бежку, человек может оказаться втянутым в соревнование с со-
седом или быть вынужден слишком быстро пересечь опасный
перекресток, в то же время при участии в соревнованиях он
предварительно разминается, начиная с бега трусцой. Таким
образом, человек имеет в запасе ряд стратегий выполнения одного
и того же действия.
Опытный человек — тот, кто имеет значительный запас стра-
тегий и умеет выбирать и актуализировать в каждом случае
адекватную, т. е. ту, которая обеспечивает наилучшие результаты
процессов взаимной опережающей многоуровневой адаптации
со средой.
Опережение важно ие только для того, чтобы своевременно
подготовиться к реализации стратегии, соответствующей ожидае-
мым условиям, трансформировать предшествующую стратегию
в нужную в новых условиях. Опережение важно и для того, чтобы
выбрать стратегию, соответствующую перспективным критериям,
например, способствующую сохранению сил для последующих
действий, укреплению здоровья, продлению активной жизни.
Эволюционный смысл частных целей. Многоуровневый харак-
тер взаимной адаптации человека прн выборе конкретной стра-
тегии выполнения действий сказывается в том, что человек соот-
носит, учитывает, взаимоувязывает критерии и факторы, относя-
щиеся к о-, ф-, <р- и даже р- и f-уровиям. Выбирая стратегию, че-
ловек оценивает требуемый социальный эффект (например, до-
стижение успеха в соревиоваини, повышение производительности
своего труда), психологические факторы (мотивы, эмоциональные
отношения к действию и его результатам), физиологические за-
траты на достижение успеха, возможные биологические сдвиги
в организме, вероятные генетические последствия (например, при
пребывании в радиационной среде). - 1 ••
128
Под целенаправленным мы понимаем процесс, управляемый
прогнозом. Более строго следовало бы говорить о направленности
процесса, имея в виду, что цель как некое конечное требуемое со-
стояние не может быть определена никогда, а практический про-
цесс взаимной адаптации человека (или общества) со средой может
корректировать не только промежуточные состояния — «цели»,
но содержание прогноза, дальнейшее направление этого про-
цесса и даже критериев, которыми он оценивается.
Цель живой системы — это состояние процесса взаимной адап-
тации ее с внешней средой и ее внутренних компонентов между
собой, соответствующее прогнозу, иа реализации которого синхро-
низирована система
Дискретность устойчивых структур объясняется опережающим
характером взаимной адаптации внутренних компонентов си-
стемы.
Цели как таковые, действительно, в эволюционном процессе
время от времени появляются: в каждом случае цель опреде-
ляется как реализация синхронного прогноза. Если прогноз сфор-
мирован и живые системы приняли его и синхронизировались
иа ием, то «вектор» такого прогноза оказывается выражен доста-
точно четко и может условно квалифицироваться как общая цель
данных живых систем. В частном случае можно говорить о цели
организма как единой живой системы, но организм также состоит
из живых систем (клеток, органов), осуществляющих частное и
совместное прогнозирование как гибридный интеллект. Именно
явление синхронизации живых систем иа определенных прогно-
зах увязывает между собой постоянное, непрерывное прогнози-
рование живыми системами процесса их взаимной адаптации
между собой и с внешней средой и дискретную эпизодическую
активность живых систем по реализации прогнозов.
Синхронизация некоторой совокупности живых систем иа
определенном прогнозе (как правило, выработанном сообща) озна-
чает признание данного прогноза существенным, важным, а
иногда критическим для всех них. Чем крупнее масштаб живой
системы (популяция, вид, биоценоз), тем реже происходит в ней
синхронизация иа прогнозе и совместная его реализация (по-
скольку очень сложна взаимная адаптация входящих в нее орга-
низмов прн колебаниях параметров внешней среды) и тем глубже
и значительней возможные изменения и в самих организмах,
составляющих систему, и во внешней среде. Изменения в среде
происходят и как самопроизвольные (они и вызывают обычно
активность живой системы по созданию прогноза и его реализа-
ции) и как являющиеся следствием взаимной адаптации живой
системы со средой. Именно реализация синхронного прогноза
в популяциях и живых системах более высокого порядка может
значительно, направленно и необратимо изменять ие только пси-
хологию и физиологию, ио также биологию и даже генетику
синхронизированных организмов. Следует заметить, что иеобхо-
5 Венда В. Ф. 129
димость эволюционных процессов — понятие относительное. На-
пример, изменение генетической структуры популяции приведет
к появлению новой разновидности или даже нового вида. Но за-
крепление этих изменений может произойти только в процессе
взаимной адаптации популяции с биоценозом и внешней средой.
Таким образом, биоценоз как бы присоединяется к синхронному
прогнозу популяции и дает свое «согласие» иа соответствующие
генетические изменения данной популяции. Как результат этого
этапа взаимной адаптации данной популяции с другими популя-
циями и средой, изменения в ней приобретают необратимый
характер. Чем сложнее биоценоз, тем больше его масштаб, разно-
образнее состав видов, связей между ними, т. е. чем шире набор
значимых факторов взаимной адаптации популяций, тем меньше
вероятность обратимости происшедших изменений. Строго говоря,
необратимость изменений популяций, видов, ценозов может оце-
ниваться только с позиций анализа геобиоцеиоза (биосферы) и
его достаточно длительной эволюции.
Вместе с тем изменениям в живых системах низкого уровня
(клеточные популяции, органы, организм) свойственна высокая
частота, поскольку синхронизация иа прогнозе достигается зна-
чительно легче и быстрее. Причем необратимые изменения, проис-
ходящие в организме (структурные деформации, даже смерть)
являются обратимыми для живой системы более высокого по-
рядка. При синхронизации иа прогнозе, требующем срочного
снижения численности, популяция способна умерщвлять практи-
чески немедленно множество своих индивидов. Достаточным при-
знаком для устранения, видимо, является стресс определенного
высокого уровня. Иначе говоря, «подневольными доброволь-
цами» — смертниками — становятся те, кто больше других ие
удовлетворен условиями жизни.
Модуль и направление вектора активности при реализации
синхронного прогноза, определяющие характер, глубину, распро-
странение изменений в живой системе и их необратимость, за-
висят от следующих факторов взаимной адаптации живой системы
со средой:
величины и значимости прогнозируемых изменений внешней
среды;
масштаба живой системы, числа, состава и структуры связей
ее компонентов, их участия в гибридном интеллекте системы при
формировании прогноза:
степени и глубины синхронизации компонентов живой системы
иа прогнозе.
Возможны различные варианты синхронизации жнвой системы.
Например, синхронизация может проявляться лишь па психоло-
гическом уровне, очень слабо — иа физиологическом и никак
ие проявляться в биологии и генетике. В этом случае прогнози-
руемую взаимную дезадаптацию с внешней средой живая система
компенсирует за счет некоторой перестройки поведения. В другом
130
случае синхронный прогноз может явно затрагивать н психологи-
ческий, и физиологический, и биологический уровни, а также
сказываться иа генетике.
Это значит, что живая система не способна скомпенсировать
дезадаптацию в течение своей жизни. Прогноз указывает, что
дезадаптация может быть смертельно опасна не только для дан-
ного, но и последующих поколений, которые для выживания
должны приобрести исходно, наследственно дополнительные адап-
тационные возможности.
Синхронный прогноз значимой взаимной дезадаптации со сре-
дой может быть назван, вслед за Д. К. Беляевым, стрессом
в широком смысле этого слова. Однако особенность нашего пони-
мания состоит в том, что живые системы не просто выражают
стресс - - реакцию на изменения во внешней среде и процессе
взаимной адаптации с ией, но н прогнозируют возможные послед-
ствия этой дезадаптации для себя и своих потомков. Одно и то же
воздействие среды может оказывать совершенно различное влия-
ние иа живую систему в зависимости от того, какой части системы
оно коснулось, как долго ожидается его влияние, какие воз-
можные реальные средства имеются в наличии у системы для
обеспечения взаимной адаптации со средой.
Синхронизация на едином прогнозе. Психологический уровень
взаимной адаптации живой системы со средой, строго говоря,
затрагивает только процессы восприятия динамики среды, про-
гнозирования дальнейшего хода процесса взаимной адаптации
со средой, оценки степени значимости, скорости нарастания н
длительности ожидаемой дезадаптации. Психологические про-
цессы выполняют важную функцию общения живой системы
с другими живыми системами (подобными себе и отличными)
в биоценозе на всех стадиях прогнозирования, синхронизации
иа определенном прогнозе и его реализации.
Учитывая перечисленные выше факторы взаимной адаптации
живой системы со средой, глубина и степень необратимости оди-
наковых изменений в живой системе могут достигаться при не-
большой численности синхронизированных компонентов, но вы-
сокой степени и всеобщем характере синхронизации либо при
большой численности популяции, но меныней степени синхрони-
зации. Если иа прогнозе синхронизируется и стрессирует сравни-
тельно небольшая часть популяции, то в случае пребывания
всей популяции в одинаковых условиях стрессированная часть
популяции либо элиминируется, если прогноз не подтверждается
и не принимается всей популяцией, либо на прогнозе постепенно
синхронизируется вся популяция. Тогда та ее часть, которая
уловила раньше других динамику взаимной адаптации со средой
н раньше других начала перестройку своих адаптационных ме-
ханизмов, имеет больше преимуществ в реализации прогноза и
выживании, а также выполняет роль лидирующей, эталонной груп-
пы в новом процессе взаимной адаптации живой системы со средой.
5'
13!
Переход иа новую стратегию взаимной адаптации со средой —
это всегда поисковый, творческий процесс. Общие черты такого
процесса могут быть найдены как в эволюции животных, так и
в развитии науки, искусства в человеческом обществе.
Появление новых идей, изобретений, открытий возможно при
слабой сиихроинзацнн иа прогнозе массы людей — тогда новые
необходимые способы адаптации общества со средой будут
найдены как результат слабо ориентированных, но массовых
случайных поисковых попыток. Это и есть механизм генерации
идей в ответ на потребность общества, более мощвый, по словам
К. Маркса, чем десятки научных учреждений. Генерация новых
идей возможна и в меиьшнх популяциях, сообществах людей,
ио при более интенсивной их синхронизации на прогнозе.
Наконец, в исключительных случаях мощная генерация твор-
ческих идей возможна индивидуально сильно синхронизирован-
ным человеком. Однако начальный импульс такому творчеству
непременно сообщается популяционным и социальным прогно-
зами, потребностями, стрессом.
При индивидуальном творчестве процесс генерации идей может
носить четко направленный характер, однако этот вид творчества
сталкивается с рядом специфических трудностей:
творец, ие синхронизированный с обществом, практически
ие имеет шансон иа распространение своих идей;
если прогноз такого творца (его идей) резко расходится с тем,
на котором синхронизировано общество, его деятельность встре-
чает резкое противодействие либо он может быть признан психо-
логически аномальным.
Для достижения эволюционно значимого успеха любое твор-
чество должно стоять на твердой основе прогнозирования про-
цессов взаимной адаптации общества и внешней среды, а также
членов общества между собой; иначе говоря, иа основе производи-
тельных сил и производственных, общественных, межличностных
отношении.
Активность людей в процессах формирования прогнозов и
синхронизации на них порождается дезадаптацией со средой
(включая и других людей), следовательно, в основе этой актив-
вости лежит стресс, имеющий н эмоциональную сторону. Таким
образом, эмоции ие сопровождают интеллектуальные процессы,
как считают некоторые психологи, а являются частью стресса —
побудительной основы любого творчества. Мы имеем в виду твор-
чество как поиск жизненно важных прогнозов и синхронизации
людей на них и ие принимаем во внимание разные виды псевдо-
искусства — отдыха и неторопливого саморазвития посредством
живописи, литературы и других хобби, где может н не быть
социальной, т. е. синхронизированной, потребности и, следова-
тельно, стресса и творческих эмоций.
Следует остановиться на не совсем обычном понимании нами
термина потребность. Дело в том, что обычно под потребностью
’.32
понимают необходимость некоторого одностороннего изменения
либо Субъекта (нли общества), либо внешней среды для восстанов-
ления равновесия индивида или общества со средой. Так говорят
о потребности в пище, одежде, транспорте, жилище, искусстве,
отдыхе, самообразовании, информации и т. д. Мы под потребно-
стью понимаем необходимость изменения процесса взаимной
адаптации живых систем между собой и с внешней средой.
Если потребность становится общей для группы индивидов,
они синхронизируются на ней, взаимоуподобляются в своих
стремлениях. Синхронизация на интеллектуальном уровне как бы
соединяет, обобщает умственные, прогностические способности
индивидов. Еще Анаксагор ввел понятие мирового разума, тем
самым как бы указав на возможность интеллектуальной синхро-
низации человечества.
На проблему интеллектуальной, психологической гибридиза-
ции необходимо посмотреть общебиологически, попытаться найти
прототипы этого явления в филогенезе, в эволюционном про-
цессе. Ни одно животное не охватывает условий жизни и про-
гноза нх изменения, однако прогноз создается н реализуется.
Интегральная модель синтезируется сообща, она представляет
собой продукт совокупного интеллекта.
Из гипотезы совместного (гибридного) прогноза следует, что
наряду с такими известными видами совместной деятельности
животных (и человека), как пищедобывательная, половая, оборо-
нительная и другие, имеетсн еще деятельность информационно-
прогностическая.
Даже индивида можно рассматривать как гибридную сенсор-
ную н мыслительную систему. В. Н. Ярлыков показал, что стра-
тегии зрительного опознания прн попадании сигналов в левое
и правое полушария головного мозга человека различны. По ги-
потезе Ярлыкова, левое полушарие осуществляет «стратегию
осторожности», в соответствии с которой сигналы опознаются
лишь наверняка: возможен пропуск сомнительного сигнала, но
практически исключены ложные тревоги. «Стратегия риска»,
свойственная правому полушарию, допускает ложные тревоги
(реакции на несуществующие сигналы), но прн почти полном
отсутствии пропусков сигналов *.
Гибридный интеллект — это механизм совместного прогнози-
рования живых систем в процессе опережающей взаимной много-
уровневой адаптации с внешней средой, отличающийся тем, что
каждая участвующая система располагает частной, фрагментар-
ной, неполной информацией о динамике внешней среды, а со-
вместно они синтезируют адекватную интегральную модель внеш-
ней среды н прогноз процесса взаимной адаптации со средой.
* С точки зрения оценки обнаружения оператором важных сигналов, на-
пример самолетов протииинка на экране радиолокаторов, названия стратегий
должны быть иными, поскольку риск скорее состоит в пропуске цели.
Г 33
Гибридный интеллект по своим прогностическим способностям
качественно превосходит прогностические способности его участ-
ников (индивидов, популяций, биоценозов).
В известием смысле механизм прогнозирования индивида или
особи, в состав которого входят различные внутренние компо-
ненты от клеточных популяций до центральной нервной системы
и организма в целом, может рассматриваться как гибридный
интеллект *. Прогноз, принятый гибридным интеллектом, является
общим для всех его участников н обеспечивает наиболее быструю
и легкую синхронизацию их на его совместной реализации.
В животном мире, т. е. в отсутствие сознательного контроля
поведения, гибридный интеллект при реализации однозначного
синхронного прогноза наделяется императивными полномочиями:
его решения обязательны для всех особей, даже в случае, если
прогноз гибридного интеллекта требует регулирования числен-
ности путем уничтожения определенной части популяции.
Дезадаптация со средой особенно велнка и губительна, если
живая сисгема заранее не подготовилась к новым условиям су-
ществования. П. В. Симонов связывает эмоции с дефицитом ин-
формации о способе удовлетворения жизненно важной потребности.
Такой дефицит информации, в наших понятиях •- не что иное,
как отсутствие достоверного прогноза. Прн отсутствии прогноза,
например, прн низкой чувствительности, невнимательности, ту-
пости (или беспечности) индивида нли прн внезапном изменении
условий жизни обнаруживается большой диссонанс между орга-
низмом и внешней средой, н организм вынужден ненаправленно
и потому крайне излишве напрягаться, т. е. переходить к неспе-
цнфической адаптационной реакции — стрессу. Стресс — это рас-
точительный способ повысить возможности адаптации организма
при изменении среды.
В большинстве случаев стресс — это наказание за лень и не-
дальновидность. Как правило, индивид может избежать стресса
или, по крайней мере, многократно ослабить его интенсивность,
если примет своевременные н притом адекватные меры.
Стратегия живой системы в процессе взаимной адаптации
с внешней средой обусловливается некоторой мозговой структу-
рой — множеством рефлекторно связанных между собой нейро-
нов, образующих некоторое топологическое пространство. Форма
этого пространства и его сложность определяются числом коор-
динат, интервалами их вначений, взаимосвязями между коор-
динатами.
* Механизм и процессы прогнозирования, являющиеся неотъемлемой частью
механизмов и процессов опережающей многоуровневой взаимной адаптации
живой системы со средой, включают в себя опережающее отражение в живой
системе (особи, индивиде, популяции, сообществе) в целом; они не ограничиваются
центральной нервной системой, мозгом, органами чувств. Однако каждый компо-
нент живой системы осуществляет свой процесс Прогнозирования с помощью
механизма, который также нмеет некоторые черты гибридного интеллекта.
134
Наименьшая сложность соответствует линейной одномерной
форме с прямой связью между нейтронными структурами. Взаим-
ная адаптация между такими «полюсами» обусловливает, по
И. П. Павлову, возможность выработки прямых связей типа
рефлекторных дуг.
Включенность любой структуры в процесс взаимной адаптации
ее с другими внутренними компонентами организма и включенность
организма в процессы взаимной адаптации его с переменной,
многообразной внешней средой и соответственно в процессы взаим-
ной адаптации его с другими объектами (организмами), как
внутренних компонентов систем разных уровней и типов (групп,
сообществ, внутри- и межвидовых популяций, вида, экосистемы,
геобиоценоза), исключает однозначность, незыблемость, вечность
каких бы то ни было структур. Каждая структура является вре-
менной и обусловливается всей совокупностью процессов взаим-
ной опережающей многоуровневой адаптации, и которые включен
данный организм и его внутренние компоненты. Следовательно,
любая сложившаяся структура (рефлекс, стереотип, павык, ин-
стинкт) является образованием динамическим и детерминируемым
условиями и процессами взаимной адаптации. Сложность струк-
туры зависит от числа типов определяющих ее координат — ти-
пов факторов сложности: о, ф, tp, 0, у. Кроме того, она зависит
от числа существенных параметров координат каждого типа,
например числа значимых психологических факторов сложности
Фп Фп-
В целом структура процессов взаимной адаптации внутрен-
них компонентов живой системы прн некотором фиксированном
значении параметров взаимной адаптации данной живой системы
с внешней средой (например, прн значении, определенном в ре-
зультате прогнозирования, особенно, гибридно-ннтеллектуаль-
ного) определяется некоторым набором факторов. Показатели
(критерии) сложности структуры — это параметры, доступные
для измерения и зависящие от совокупности наиболее Существен-
ных собственных, имманентных н внешних факторов сложности
процесса взаимной адаптации системы и Среды. Структура системы
в целом и факторы ее сложности отражаются на процессе взаим-
ной адаптации системы с внешней средой, па стратегии функцио-
нирования системы. В зависимости от реального процесса взаим-
ной адаптации системы с внешней средой разные факторы этого
процесса могут оказываться критическими, важнейшими и играть
роль критериев сложности этого процесса. Такие факторы могут
быть статическими — чисто структурными (например, при созда-
нии произведения искусства) нлн динамическими, зависящими от
времени (например, при тиражировании массовой продукции,
обучении и т. д.).
В ходе взаимной адаптация с внешней средой человек особенно
чутко реагирует на динамику внешней среды, формирует иа этой
основе прогноз, модель процесса взаимной адаптации и стратегию
135
своих адаптационных действий (в широком смысле — от поведения
до генетики).
После того, как прогноз сформирован и человек синхронизиро-
вался на ием, все жизненные процессы человека в очень большой
степени детерминируются этим прогнозом. Касается это н про-
цессов восприятия. Происходит следующее: человек воспринимает
реальную динамику внешней среды, на этой основе формирует
адекватный прогноз, в соответствии с этим прогнозом начинает
действовать, в том числе воспринимать внешнюю среду. Синхрони-
зация на сформированном прогнозе необходима для того, чтобы
мобилизовать свои адаптационные ресурсы.
Синхронизация разных уровней — от клеточной популяции
до геобноиеноза — в зависимости от масштаба динамики среды и
ее влниния на жизненные процессы — это важнейшее условие и
фактор эволюции живых систем. Вместе с тем синхронизация на
определенном прогнозе приводит к тому, что этот прогноз начи-
нает существенно влиять на процессы восприятия окружающей
среды. Например, если человек синхронизирован на определен-
ном прогнозе, то он воспринимает внешнюю среду с позиций именно
этого прогноза. В частных случаях такой прогноз может быть
определен как конкретней потребность, цель, психологическая
установка индивида. Таким образом, целеустремленная деятель-
ность (по А. Н. Леонтьеву) и установка (по Д. Н. Узнадзе) яв-
ляются частными случаями синхронизации на определенном про-
гнозе в ходе взаимной опережающей многоуровневой адаптации
живых систем с окружающей средой. Применительно к людям
такая синхронизация может охватывать разные уровни — от
подсистемы или органа индивида до человечества. Степень син-
хронизации может варьировать от неустойчивой колебательной со-
иастройки До однозначного, императивного управления при стро-
гой ориентации всех компонентов живых систем на общем «век-
торе» синхронного прогноза.
Вернемся к вопросу об обратном влиянии синхронизации иа
процессы восприятия. Любая живая система, как и любой объект
в природе, обладает инерцией. Синхронизировавшие на опреде-
ленном прогнозе, живая система приобретает соответствующую
направленность, структуру процессов. В зависимости от масштаба
синхронизированной живой системы инерции может быть больше
или меньше.
В развитии живой системы ведущей может быть и стратегия,
и структура. Прн обучении ребенок копирует стратегию учителя
и постепенно формирует соответствующую структуру умения нлн
навыка. При сборке или реконструкции двигателя сначала фор-
мируется структура, а уже потом начинается отладка, освоение
соответствующей стратегии. Этот же процесс происходит прн за-
рождении н развитии ребенка.
Процесс онтогенеза можно условно представить как последо-
вательную специализацию индивида в ходе становления, мужа-
135
ния, когда сужается диапазон приспособления и повышается эф-
фективность, На этапе старения происходит понижение эффектив-
ности, но диапазон условий, увы, уже не расширяется. Индиви-
дуальное развитие необратимо, одиоиаправлеино.
Можно предположить, что нервная реакция иа признаки ди-
намики среды наиболее выражена у людей с повышенной чувстви-
тельностью к параметрам среды и пониженными адаптационными
возможностями. Так, у многих людей (особенно, младенцев, ста-
рых, больных) сильный ветер вызывает нервное напряжение. Дело,
видимо, в том, что ветер — первейший признак перемены погоды.
Новые метеорологические условия потребуют от организма пере-
стройки. Организм готовит себя к быстрой адаптации к новой среде
и приводит себя в более лабильное состояние: повышается чув-
ствительность органов чувств, активность нервной системы в це-
лом.
Боль— сигнал угрозы организму со стороны некоторого воз-
действия. Если к этому воздействию организм может приспосо-
биться (прогноз оптимистический), возможна адаптация к воз-
действию путем перестройки организма в целом — ощущение
болевого сигнала угрозы исчезнет. На этом основала терапия
с помощью болевой активапии точек: чисто эмпирически нашли,
что перестройка целостного организма при адаптивной болн в оп-
ределенных точках вызывает, в частности, желаемые изменения
в некоторых внутренних органах.
Если боль не утихает — организму не удается приспосо-
биться. Если искусственно боль игнорировать, организм сможет
быстро перестроиться и устранить источник боли. Возможно,
этим объясняется способность йогов останавливать кровь, зажив-
лять раны, сопротивляться уколам стекла и гвоздей, прижиганию
углями-
В соответствии с вариантами прогнозов последствий внешних
воздействий возможны следующие варианты адаптации:
1) адаптация избеганием по схеме: воздействие среды (в том
числе и внутренней) — прогноз опасности — прогноз несовме-
стимости — острая неутихающая боль — успешное избегание или
устойчивая болезнь (стресс);
2) адаптация внутренней перестройкой: воздействие среды —
прогноз опасности — прогноз совместимости при условии пере-
стройки — утихающан боль — перестройка организма.
Заживление колотых ран у йогов — это не акт произвольного управления
биологией, а следствие произвольной перестройки типа адаптации: вместо обыч-
ного для людей избегания возникает приспособление путем подавления боли.
Наследственные изменения возникают только во втором варианте адаптации.
Если бы оппоненты Ж. Б. Ламарка рубили крысам хвосты при условии, что
прогноз самих крыс однозначно определял бы возможность одного из двух ва-
риантов: либо бесхвостые, либо гибель популяции, то в этом случае можно было бы
ожидать мутации, которые могли бы (с ничтожной вероятностью) привести к по-
явлению бесхвостых крыс. Но в том то и дело, что боль у крыс после рубки
хвоста быстро исчезала, и популяционной синхронизации на опасности от нали-
чия хвоста при рождения не происходило.
137
Боль должна быть неутихающая, непроходящая. Рубить хвост надо было
малыми порциями. Причем рубить с явной связью с окружающей средой: про*
странство так мало, что то и дело хвост прищемляется, а те крысы, которым от*
рубили сразу, живут превосходно.
Рассматривая процесс отражения среды отдельным челове-
ком, следует говорить о субъективном отражении только для обоз-
начения случаев неадекватности отражения среды индивидом.
Как правило, надо говорить об индивидуальном отражении.
Ибо субъективное противопоставляется групповому, популяцион-
ному, общественному, а индивидуальное подчеркивает неразрыв-
ную связь с разными уровнями совместного отражения, в том
числе с отражением среды предшественниками, которые решитель-
ным образом обусловили отражение среды новым поколением на
всех уровнях: о, ф, ф, |3, у.
Вообще, истинным субъектом отражения является гибридный
интеллект в целом популяции, экосистемы, общества, а не индивид.
Адекватное отражение динамической среды - не то, которое
точно воспроизводит мгновенные, текущие значения параметров
среды, а то, которое дает возможность данному конкретному
индивиду, популяции, вообще любой живой системе осуществлять
взаимную адаптацию со средой, выживать максимально долго.
Чем мощнее, активней живая система, чем больше у нее ре-
сурсов воздействия на среду (подавления, компенсации ее нежела-
тельной опасной динамики), тем меньше система зависит от прог-
ноза. Наоборот, чем слабее физически система, тем важнее для
нее точный заблаговременный прогноз, позволяющий иметь боль-
ший запас времени для воздействия на среду. Поэтому сила и ум
(способность к прогнозированию) являются взаимодополняющими
свойствами живых систем. Слабые системы эволюционно могли
выжить только прн хороших умственных способностях. Сильные
системы в таковых нуждались меньше.
Этапы прогнозирования. Живая система не может отражать
состояние среды как таковой и адекватно отразить воздействие
среды как таковое. Живые системы всегда отражают процессы,
параметры, факторы, критерии взаимной адаптации со средой.
Основные вопросы, последовательно решаемые системой при
прогнозировании, представляются следующим образом:
I. Есть ли изменения среды?
2. Носят ли они регулярный, закономерный, направленный
характер или они случайны?
3. Может ли быть определено будущее состояние среды? »•.
Как скоро оно наступит?
4. Каково новое ожидаемое стабильное состояние среды?
5. Какова прогнозируемая эффективность взаимной адапта-
ции системы прн ее существующей структуре со средой в новом
ее состоянии?
6. В какой степени могут быть скомпенсированы нежела-
тельные изменения среды активными действиями системы? t
138
7. В какой степени должна быть изменена структура системы?
8, Какие уровни системы затронет необходимая перестройка
стр у кту ры с истем ы ?
9. Какие уровни системы имеют наибольший запас адаптивных
резервов?
10. Каковы энергетические, материальные и прочие ресурсы,
необходимые для перестройки различных уровней системы?
II. Если требуется быстрая перестройка, то каковы скорост-
ные параметры динамики наиболее лабильных уроаней системы?
12. Какова новая структура системы, которая будет достаточно
эффективна при иоаом состоянии среды?
13. Какова общая картина процессов взаимной адаптации си-
стемы при ее новой структуре со средой в ожидаемом состоянии?
14. Каков порядок реализации прогноза процессов взаимной
адаптации внутренних компонентов системы между собой н си-
стемы в целом с внешней средой?
Цикл процесса взаимной адаптации живой системы со средой
включает в еебя следующие этапы:
рецепция дезадаптации внутренних компонентов (нитраре-
цепция);
рецепция состояния среды (экстрарецепция);
сравнение внутреннего состояния н состояния среды с имею-
щимися в памяти эталонами;
интеллектуальный синтез данных нитрарепеиции, экстраре-
цепцни н долговременной памяти - построение модели динамики,
прогноза;
принятие решения — выбор критерия н способов его оптими-
зации;
«пропаганда» решения — интеллектуально-эмоциональная син-
хронизация с другими живыми системами;
координация реализации решения;
реализация решения. •
Основные варианты решений: .* ..
1) выбор критерия эффективности;
2) оценка значимости отклонения критерия от оптимума;
3) выбор способа оптимизации:
за счет трансформации собственной структуры прн неизмен-
ной среде;
за счет воздействия на среду;
частично за счет нзменення структуры, частично--за счет
воздействия на среду.
Необходимо сделать примечание: взаимная адаптация живой
системы с внешней средой всегда сопровождается взаимной адап-
тацией ее внутренних компонентов. В связи с этим мы для крат-
кости будем часто говорить о взаимной адаптации живой системы
со средой, подразумевая и взаимную адаптацию ее внутренних ком-
понентов. - w ' #•' * * - > -а .
139
Под внутренними компонентами живой системы понимают
популяции (для вида или биоценоза), индивиды (для популяции),
внутренние органы, психологические образы, механизмы, про-
цессы, физиологические процессы (для индивида), клеточные по-
пуляции, морфологические элементы (для внутреннего органа),
клетки (для клеточной популяции), элементы клетки, в частности
гены (для клетки).
Состояние живой системы — это обобщенная характеристика
процесса многоуровневой взаимной адаптации ее компонентов:
веществ, клеток, клеточных популяций, органов, индивидов,
популяций индивидов. Развитие протекает взаимосвязанно на
всех уровнях: о, ф, <р, р и у. Живая система взаимно адаптиру-
ется со средой благодаря тому, что внутри нее происходят про-
цессы взаимной адаптации между всеми ее уровнями.
Исследование развития, эволюции живых систем в общем,
широком смысле не может ограничиваться изолированным рас-
смотрением процессов взаимной адаптации на каком-либо одном
уровне — социальном, психологическом, физиологическом, био-
логическом нлн генетическом.
В этом смысле морфологические процессы биологической эво-
люции можно изучать как таковые лишь в контексте общесистем-
ных, многоуровневых процессов взаимной адаптации внутри инди-
видов, между индивидами, сообществами индивидов, сообщест-
вами и внешней средой.
Жизнеспособные индивиды, сообщества, экосистемы возни-
кают именно в ходе таких системных многоуровневых процессов
взаимной адаптации, существенным н необходимым свойством
которых является их опережающий характер.
Уровни прогнозирования. Опережающий многоуровневый ха-
рактер внутренних и внешних процессов взаимной адаптации
живых систем обусловливает не только результаты естественного
отбора более жизнеспособных вариантов, имеющих преимущества
на о-, ф- н <р- уровнях, но и придание нм таких биологических н
генетических свойств, которые обеспечат единство, статическую
н, главное, динамическую гармонию, взаимную адаптнрованность
всех уровней: ст, ф, <р, |3 и 7.
Только при этом условии живая система может иметь необхо-
димую эффективность социальную (достаточную взаимную адан-
тнрованпость, координацию, синхронизацию индивидов н сооб-
ществ), психологическую (адекватность индивидуального, по-
пуляционного, вообще гибридного прогнозирования динамики
процессов взаимной адаптации впутри н вие нндивндон), физио-
логическую (координацию н своевременную оперативную н целе-
направленную перестройку процессов жизнедеятельности, обес-
печение активных воздействий на среду), биологическую (адек-
ватную морфологическую н энергетическую индивидуальную базу
процессов взаимной адаптации со средой) и, наконец, генетиче-
скую (формирование и передачу по наследству совокупности при-
140
знаков, которые составляют основу процессов взаимной опере-
жающей многоуровневой адаптации последующих поколений
си средой).
Известно, что сильная психическая травма может вызвать органические
сдвиги, например язву желудка. Возможно, это полезная защитная реакция —
развитие крайнего, смертельно опасного пессимистического прогноза, способного
привести к полной депрессии (выключению из активной жизни) или даже суициду,
упреждается новым, конкурирующим очагом страданий.
Выбивание клина клином — лечение тяжелейших недугов стрессом или дру-
гой несмертельной болезнью, дискутируемое современной медициной как одно
из новейших открытий, — давным давно освоено эволюцией.
Структура-стратегия есть совокупность структур-стратегий
всех уровней:
= So (5ЙСг, Saip, Saif, 5ву).
(v: зг
Наивысшая эффективность 5а достигается при оптимвп|аДОк1
всех частных факторов соответствующих уровней: ,
(ff" - (?□ [<?да (КП. Q* (К?), ' ';.
<МК’Ф’), (КП. <МК?')]. ......................
Видимо, это и есть условие «счастья» индивида, популяции.
Когда значения факторов /\/ существенно отличаются от F°/pt,
начинается сложный поиск такой их комбинации, которая при-
емлема для выживания.
Взаимное влияние о-, ф-, (р-, р-, у-уровией означает, что
наиболее широко в каждом случае, когда возникает необходимость
срочно компенсировать дезадаптацию живой системы (внутрен-
нюю или внешнюю), варьирует тот уровень живой системы, запас
пластичности которого наибольший, а инерционносгь — наи-
меньшая.
Обширный диапазон гибкости социальной структуры челове-
ческого общества н психологии человека обеспечил демпфирование
изменений его физиологии, биологии, генетики. Если представить
ситуацию, когда развитие, преобразование общества прекрати-
лось бы, то основная тяжесть компенсации неприемлемых и не-
преодолимых для людей изменений среды легла бы иа более глу-
бокие уровни, в том числе на 0- и у-уровни, что повлекло бы за
собой интенсификацию биологической эволюции человека. При-
мер сильного влияния изменения среды на глубокие уровни живой
системы в случае, когда более высокие уровни лишены возможности
компенсировать возникший со стороны внешней среды диском-
форт, описан Д. К. Беляевым 17].
Выделение о-, ф-, ф-, 0- и у-уровней, конечно, не означает,
что каждый из них атомарен, неделим. Социальный уровень ох-
ватывает взаимную адаптацию индивида внутри семьи, произ-
водственного или учебного коллектива, группы друзей и родст-
венников, творческого или профессионального объединения, на-
конец, в масштабах государства и международного сообщества.
141
Многоуровневость психологических процессов изучалась мно-
гими авторами. Системные исследования физиологии и биологии
человека и животных также весьма многочисленны. Все больше
данных появляется о системном, многоуровневом строении гене-
тического аппарата живых систем (42, 43, 74]. Во многих ра-
ботах используется понятие генофонда экосистемы, биоценоза
государства, планеты в целом.
Обособленное рассмотрение каждого уровня имеет значение
прежде всего для определения научного направления, области
знаний, профессионально изучающей процессы взаимной адапта-
ции данного уровня: социологии, психологии, физиологии, био-
логии, генетики.
В то же время выделение уровней важно и для анализа про-
цессов взаимной адаптации между уровнями, между каждьш уров-
нем и всеми остальными. При этом конкретно материальными мо-
жно считать только |3- и у-уровни. Особый интерес представляет
анализ процессов взаимной адаптации у-уровня е остальными
уровнями.
Взаимная адаптация всех уровней и компонентов живой си-
стемы определяет ее саморегулирование. Именно потому, что
ф-уровень влияет ие только иа уровни ф- и fj-, но и на у-уровень,
живая система столь мощно сопротивляется навязыванию не-
адекватного прогноза, особенно касающегося длительной пер-
спективы.
Неадекватный прогноз не только не позволит живой системе
вовремя подготовить требующиеся изменения ф-, ф- и 0-уровией
для эффективного собственного функционирования, выживания,
но он может также привести к ошибочным перестройкам у-уровня,
что поставит под угрозу жизнь следующих поколений.
Защита эволюционного процесса, максимизация вероятности
выживания последующих поколений — вот главная задача каж-
дого индивида, популяции, генерации, биоценоза. Имеются в виду
и поколения биоценоза: гибридный интеллект биоценоза осущест-
вляет функции прогнозирования и защиты (своевременной взаим-
ной адаптации) биоценоза в целом.
Развитие биоценоза, как и вся эволюция в целом post factumy
может быть описано без ф-уровия, без учета прогнозирования.
Выживают лишь те виды, популяции, биоценозы, которые хорошо
прогнозируют и преадаптируются. Следовательно, в выживаю-
щих видах н ценозах биологические процессы достаточно хорошо
увязаны, развиваются целесообразно — эта целесообразность за-
фиксирована в биологической эволюции, которая, совершенст-
вуясь, выводит за скобки процесс прогнозирования, сыгравший
важную, но преходящую роль. Остаются материализованные в
биологии результаты прогнозирования. Если животные опреде-
ленного вида выжили и оставили свои следы, то это потому, что
они были приспособлены к среде —• у них была пища, умеренное
число врагов и т. д. Тот же факт, что они соответствующим обра-
142
зом заблаговременно изменяли свою психологию, физиологию,
биологию, генетику, никак не отражается в ископаемых остатках.
Следовательно, палеонтология фиксирует лишь результаты
эволюционного процесса, но не позволяет реконструировать сам
процесс. Палеонтология выявляет такие факты, как массовое
вымирание практически здоровых особей, но не анализирует их
психофизиологический смысл как необходимое условие опере-
жающего регулирования численности за счет устранения особенно
стрессированных особей (особенно стрессированных именно по-
тому, что оии ие являются носителями тех признаков, которые
в соответствии с синхронным прогнозом являются жизненно
необходимыми).
Морфогенез (развитие организма) может быть объяснен как
процесс взаимной опережающей многоуровневой адаптации: ге-
нетически передается общая структура организма — видовые н
индивидуальные закономерности процессов взаимной адаптации,
реализация которых лежит в основе морфогенеза. Восстановле-
ние организмов плоских червей, зеленых водорослей ацетобуля-
рий и других может быть объяснено тем, что в ядрах всех клеток
хранится информация об этих закономерностях.
Взаимная адаптированность живой системы с внешней сре-
дой означает:
пребывание основных параметров взаимной адаптации с внеш-
ней средой в пределах допустимых значений F”in ™ Г™8* -- AFfon;
удовлетворительное состояние живой системы в целом при
значениях параметров среды в пределах AF?0", причем форма
Q (Ff) подобна форме распределения Ff в этом интервале;
сходные формы характеристических кривых Q (F() компо-
нентов живой системы в пределах AF?on.
Многоуровневая взаимная адаптация компонентов живых
систем осуществляется на основе опережающего многоуровне-
вого отражения живыми системами внешней среды. Следовательно,
процесс взаимной адаптации компонентов живой системы прохо-
дит с опережением процесса взаимной адаптации живой системы
с внешней средой.
Здесь нет противоречия основному положению материализма:
сначала возникает динамика материи, далее она достигает по-
рога чувствительности живой системы, затем живая система
убеждается в неслучайном, регулярном, закономерном характере
динамики внешней среды (здесь особое значение имеет информа-
ционное взаимодействие между живыми системами одного и раз-
ных уровней), на основе выявленной закономерности форми-
руются варианты первоначального прогноза изменения внешней
среды — создается ее опережающее отражение. Следующий
этап — это всесторонняя проверка адекватности вариантов про-
гноза с участием всех необходимых рецепторов живой системы,
их взаимной адаптации со средой и между собой, в информацион-
на
ным взаимодействием и взаимной адаптацией разных уровней
живой системы и ее*в целом— с другими живыми системами.
Практика взаимной адаптации живых систем поодиночке и сообща
с внешней средой, а также между собой и есть тот критерий,
в соответствии с которым выбирается определенный прогноз
динамики процесса взаимной адаптации живой системы с внеш-
ней средой.
Дальнейший ход взаимной опережающей многоуровневой
адаптации живой системы со средой, реализация сформирован-
ного прогноза зависят от следующих факторов:
степени взаимной адаптироваииости, синхронизированностн
компонентов живой системы иа данном прогнозе и его реализа-
ции;
масштаба живой системы: чем больше масштаб живой системы,
тем более интенсивны, глубоки, закономерны, направленны,
необратимы процессы взаимной адаптации ее компонентов между
собой и системы в целом — с внешней средой;
адекватности прогноза. Адекватность прогноза — понятие осо-
бенно сложное, динамичное, диалектичное. Когда начинается
формирование вариантов прогноза и их сравнительная оценка,
понятие адекватности прогноза — почти синоним истинности
прогноза в смысле отражения объективной динамики внешней
среды с учетом собственных возможностей и состояния системы.
Пока живая система не проявляет активности в отношении внеш-
ней среды, не происходит интересующий нас процесс взаимной
адаптации с внешней средой 1, живая система вносит наимень-
шие возмущения в собственное изучение динамики внешней
среды. Здесь сталкиваются два противоречия. С одной стороны,
чем менее значим для живой системы процесс восприятия внеш-
ней среды, тем она более «объективна», т. е. тем меньше субъек-
тивное искажение воспринимаемых процессов. Значимость про-
цессов определяется по отношению к уже имеющимся прогно-
зам, особенно синхронным, в живых системах большого масштаба.
С другой стороны если воспринимаемый процесс ие значим для
живой системы, то она ие мобилизует свои ресурсы на восприятие
данной динамики внешней среды и на информационное взаимо-
действие с другими живыми системами для совместного форми-
рования опережающего отражения данной динамики внешней
среды.
Указанное противоречие устраняется в самом непрерывном
процессе взаимной адаптации живой системы с внешней средой
(в том числе к себе подобными и иными живыми системами),
а также взаимной опережающей многоуровневой адаптации соб-
ственных компонентов живой системы.
По мере того, как живаи система формирует и выбирает опре-
деленный вариант прогноза процесса взаимной адаптации ее
* ‘ i
1 Другие процессы идут, ни наличие — обязательное условие жиави. .> и
144
с внешней средой, формируется и развивается соответствующий
этому прогнозу процесс взаимной адаптации внутренних компо-
нентов живой системы, происходит процесс синхронизации этих
компонентов. Синхронизация компонентов, т. е. их взаимная
адаптация очень высокой степени, означает, что живая система
ориентирует свои жизненные, адаптивные ресурсы в определен-
ном направлении, формирует определенным образом свою новую
структуру и соответствующую этой структуре стратегию взаим-
ной адаптации с внешней средой.
Далее начинает сказываться влияние новой сформированной
структуры живой системы на восприятие ею динамики внешней
среды. Синхронизированная живая система, особенно большого
масштаба (популяция, вид, биоценоз, а среди людей — бригада,
команда, государство), сама оказывает порой столь мощное влия-
ние на процесс взаимной адаптации с внешней средой, что изме-
нения первоначальной динамики внешней среды уже це могут
существенно влиять на прогноз, на котором синхронизирована
живая система. Если теперь учесть только динамику среды, то
можно заключить, что в этом случае живая система реализует
неадекватный прогноз. Действительно, действия живой системы
уже могут быть неадекватны динамике внешней среды, управ-
ляться неадекватным опережающим отражением динамики внеш-
ней среды. Но ведь процесс адаптации живой системы со средой
носит взаимный характер. Если разобщенная, ненаправленная,
десинхронизированная живая система вынуждена была подстраи-
ваться под динамику внешней среды, то мощная синхронизирован-
ная живая система способна активно влиять на среду, изменять
ее динамику в направлении, соответствующем не только, а по-
рой и не столько собственным закономерностям среды, сколько
тому прогнозу протекания процесса взаимной адаптации, на ко-
тором синхронизирована живая система.
Реальное соотношение протекания процессов взаимной адап-
тации живой системы со средой и внутренних компонентов живой
системы между собой определяет ее жизнеспособность.
В целом же необходимо признать, что для выживания н раз-
вития важно не столько адекватное опережающее отражение
динамики внешней среды, сколько динамики процесса взаимной
адаптации ее с внешней средой. При этом «истина», т. е. адекват-
ное отражение динамики объективного мира, может оказаться
для живой системы нежелательной, отвергаться ею, если истина
идет вразрез с прогнозом, на котором синхронизирована живая
система.
Для живой системы малого масштаба пренебрежение «исти-
ной» может быть равносильно подписанию собственного смертного
приговора. Маломощная живая система должна постоянно отсле-
живать динамику внешней среды, быть малоииерционной, вы-
сокоподвижной, лабильной, Чтобы подстраиваться под среду,
точно ей соответствовать. Самые маломощные живые системы
.145
не могут позволить себе длительную и сильную синхронизацию
на определенном, фиксированном прогнозе, ибо даже незначи-
тельное рассогласование между этим прогнозом и реальной дина-
микой внешней среды не может быть скомпенсировано путем
влияния на внешнюю среду. Следовательно, взаимная адаптация
со средой должна достигаться почти исключительно за счет изме-
нения самой живой системы.
Поэтому маломощные живые системы могут длительно выжи-
вать при условии их малых единичных размеров, частой смены
поколений (внутри которых наиболее вероятна синхронизация),
большой относительной вариабельности приспособительных
признаков, индивидуальных различий, большой численности
Синхронизированная живая система большой мощности спо-
собна существенно влиять иа среду, изменяя ее динамику в со-
ответствии с собственным прогнозом. Чем значительнее такая
система, тем больше у иее возможностей влиять на среду, но при
обязательном условии синхронизации всех ее компонентов. Де-
синхронизация мощной многокомпонентной системы, вступившей
на путь подчинения себе внешней среды, т. е. осуществляющей
процесс взаимной адаптации со средой па основе прогноза, уже
ставшего неадекватным реальной собственной динамике среды,
равносильна смертельному удару по системе
Четкость и определенность структуры живой системы, являю-
щейся результатом взаимной адаптации и синхронизации ее
внутренних компонентов, является непременным условием ее
эффективного влияния на среду, успешного выживания даже
при неадекватном начальном прогнозе динамики среды.
Понятие «взаимная адаптация» особенно существенно отли-
чается от понятия «взаимодействие» применительно к живым си-
стемам. Живая система может совершенно по-разному взаимодей-
ствовать с внешней средой в зависимости от того, как взаимно
адаптированы ее внутренние компоненты, какова ее структура.
Причем нередко самое взаимодействие внутренних органов между
собой изучать существенно сложнее, чем закономерности их
взаимной адаптации, степень нх взаимной адаптированности
между собой. Понятие взаимодействия больше подходит для
обозначения текущего и мгновенного состояния процесса, а по-
нятие взаимная адаптация — для описания предыстории и послед-
ствий процесса взаимодействия.
Система стремится оптимизировать значения факторов взаим-
ной адаптации со средой в соответствии со своей структурой
либо изменить свою структуру.
Существуют разные стадии взаимной адаптации живой си-
стемы с внешней средой. Если нарушен относительный баланс и
1 Одним из эффективных способов организации взаимной адаптации мало-
мощных живых систем со средой является быстрое и значительное изменение
своей численности, приводящее к фактическому изменению среды. V
146
обнаружено изменение внешней среды, то делается попытка ком-
пенсировать изменение среды воздействием иа среду. Это пове-
денческая реакция (стадия).
Поведение — это совокупность приемов, с помощью которых
живая система добивается взаимной адаптации с внешней средой
путем преимущественного изменения последней при относитель-
ном постоянстве внутренней среды (взаимной адаптации компо-
нентов живой системы).
Если поведенческой реакции не хватает, подается сигнал о не-
обходимости интенсификации взаимной адаптации внутренних
компонентов.
Физиологическая реакция (стадия) связана с процессами взаим-
ной адаптации внутренних компонентов живой системы (орга-
низма). Если структура Sa этих процессов ие обеспечивает дости-
жения баланса со средой, то возникает стресс — частичная де-
структурнзация Sa, как бы частичная «разборка» организма,
высвобождение части компонентов структуры So дли переформи-
рования ставшей неадекватной Sa в требующуюся Sb.
Биологическая реакция касается изменения некоторых ба-
зовых индивидуальных свойств внутренних компонентов
живой системы, а генетическая — наследуемых свойств орга-
низма.
Процессы всех уровней (о, ф, <р, и у) могут характеризоваться
как нормальные, ориентировочные, напряженные, стрессовые и
аномальные («мутантные», трансформированные).
Биологическая эволюция — это процесс изменения структур
живых систем в ходе их взаимной опережающей многоуровневой
адаптации с внешней средой. Отсюда следует, что живой систе-
мой (или ее моделью) называется объект, существование и раз-
витие которого представлнет собой процесс взаимной опережаю-
щей многоуровневой адаптации его внутренних компонентов
между собой и объекта в целом с внешней средой.
Процессы взаимной опережающей многоуровневой адаптации
могут быть смоделированы в искусственных, человеко-машинных
или технических системах.
Необходимо подчеркнуть, что способность машин имитиро-
вать такие процессы не является самостоятельной, а представ-
ляет собой лишь материализацию таковой способности у людей,
создавших эти машины, в частности, предшествовавших поколе-
ний рабочих, операторов, инженеров, а также непосредственных
авторов машины, проектировщиков, конструкторов, програм-
мистов и т. д.
Таким образом, любая искусственная система должна рас-
сматриваться как модель, приложение, продолжение живых
систем.
Строго говоря, любая машина — это искусственное средство,
созданное людьми для усиления своих способностей формирова-
ния прогнозов (опережающего отражения) и их реализации в про-
147
цессе взаимной опережающей многоуровневой адаптации меж;
собой н с внешней средой
Живой, искусственной или комплексной (например, человек
машинной) системой мы называем объект или совокупное
объектов, которым можно приписать общую структуру-стр
тегию процессов взаимной опережающей многоуровневой ада
тации.
Концепция взаимной адаптации дополняет представление
механизме процессов формирования сообществ, популяций
особенно, сложных биоценозов, развитое в теория естественно
отбора. Отбор делает акцент на устранении неприспособленны
На самом деле, важнейшее значение имеет процесс взаимш
адаптации разных организмов в биоценозе, где слабый мож
оказаться более подходящим и потому более жизнеспособны!
чем сильный.
Выживание системы — это такое протекание процесса взаи1
ной адаптации ее с внешней средой, при котором параметры с
стемы ие выходят за пределы, совместимые с процессами взаи!
пой адаптации ее внутренних компонентов.
Границы существования системы задаются следующими усл
виями:
прекращение взаимной адаптации системы со средой (систел
не получает «подпитку» и погибает);
прекращение взаимной адаптации внутренних компонент*
(система разваливается и ее компоненты автономно взаим!
адаптируются со средой и становятся ее компонентами);
прекращение взаимной адаптации между процессами взаш
ной адаптации системы со средой и ее внутренних компонент^
между собой (система постепенно истощается или, наоборот, ра
бухает и переходит к принципиально новым составу н ггру
туре — трансформирует, например, возникает новый биолог
ческий вид).
Разные уровни живой системы (о, ф ф, у) выполняй
разные функции я процессах взаимной адаптации:
□-уровень осуществляет координацию между индивидам
процессы взаимной адаптации индивидов и сообществ между с
бой и с внешней средой (это интегративные ннтериндивидуал
иые процессы);
ф-уровень обеспечивает индивидуальное саморегулиров
нне, реверсивное, обратимое моделирование динамики условт
жизни, выбор прогноза и его индивидуальную реализацию (у
интегративиые индивидуальные процессы);
ф-уроиень дает функциональную основу реализации проце
сов взаимной адаптации;
Р-уровень осуществляет морфологическое (конструктивно
структурное) обеспечение процессов взаимной адаптации;
у-уровенъ обеспечивает фиксацию и передачу по наследст
эффективных структур и стратегий взаимной адаптации.
148
Жизнь может быть определена по-разному с точки зрения
разных уровней о, ф, <р, 0, у. Иначе говоря, жизнь может быть
определена с социальной, психологической ♦, физиологической,
биологической, генетической точек зрения.
3.2. ЧЕЛОВЕК и ЭВМ: НА ПУТИ
К ГИБРИДНОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ {
Глубина, значительность и разнообразие влияния массового
распространения ЭВМ на жизнь и развитие человечества чрезвы-
чайно Влияние ЭВМ на современную научно-техническую ре-
волюцию сопоставимо с такими самыми выдающимися достиже-
ниями XX в., как освоение атомной энергии и выход человека
в космос. Вряд ли можно назвать какое-либо другое изобретение,
воздействие которого на психологию индивидуума и человечества
было таким глобальным и притом неуклонно возрастающим.
В многоплановой проблеме анализа и организации взаимо-
действия человека с ЭВМ весьма интенсивно исследуются сейчас
следующие теоретические и прикладные психологические аспекты:
соотношение творческих и детерминированных априори ком-
понентов в процессах решения интеллектуальных задач с по-
мощью ЭВМ;
принципы описания СЧМ;
психологические критерии и факторы сложности решения
задач;
многоуровневая взаимная адаптация человека и ЭВМ;
перспективы создании новых типов интеллектуальных систем
типа «гибридного интеллекта» на основе адаптивного информа-
ционного взаимодействии людей и ЭВМ.
Среди многих теоретических вопросов, обсуждающихся фило-
софами, психологами, математиками, писателями — вообще всеми
думающими современниками, особенно остро сгоит вопрос о том,
насколько помогают ЭВМ людям в процессах познания, каково
гносеологическое значение электронно-аычислительной техники.
Действительно, вопрос этот очень сложен.
Системный анализ процессов и результатов использования
ЭВМ прн решении интеллектуальных задач приводит к парадок-
сальному выводу: ничто так не расширяет творческих возмож-
ностей человечества, не способствует накоплению н передаче ме-
тодов и результатов решения задач, как использование ЭВМ,
и ничто так не сковывает творческие возможности индивидуума,
кик использование ЭВМ, наиболее емко материализующей, де-
1 члыто н полно передающей интеллектуальный опыт предше-
ствующих поколений.
* Жизнь с психологической точки зрения — это процесс формирования
жнчой системой прогноза динамики взаимной адаптации системы со средой и
координации его реализации, процесс интеллектуальной гибридизации, взаимо-
действия, синхронизации при прогнозировании и реализации прогноза.
149
Впервые в истории мы наблюдаем в столь выраженной форме
противопоставление человека и человечества: от личности ожи-
дают творческих проявлений, но одновременно личность оказы-
вается под прессом всех предшествующих авторитетов, обобщен-
ное мнение которых выражено в категорической форме тщательно
отработанных стандартных инструкций, программ, алгоритмов.
Причем свой личный творческий вклад, заполняющий пробелы
в знаниях предшественников, ие сумевших предвидеть возник- ;
шую вдруг особую ситуацию и задачу, человек часто должен вио- ♦
сить в крайне неблагоприятных условиях, когда на решение!
отводится мало времени, а ответственность за последствия слиш- j
ком велика. Такая ситуация типична, например, для труда опе-
раторов тепловых, атомных электростанций, металлургических
и химических комбинатов.
Отсюда следует одна цз важнейших психологических проблем;
повышения эффективности применения ЭВМ: выявление, сопо-
ставление и взаимоувязывание двух аспектов поведения человека
при решении задач с помощью ЭВМ. Один — это индивидуаль-
ность человека, ценность его неповторимого жизненного и про-'
фессиоиального опыта, независимость личности, новый вклад,
индивидуума в развитие стратегий решения, исследования, управ-
ления, основанных на субъективном восприятии каждой объек-
тивной ситуации, ее творческом понимании и активном преобра-
зовании. Второй — это историческая обусловленность поведения
человека, влияние на его мышление предшествующего опыта,?
весьма полно материализованного в инструкциях и рекоменда-
циях, содержащихся в памяти и программах ЭВМ и отображаемого
информационными средствами.
Решение указанной проблемы позволит повысить эффектив-;
ность той реальной помощи, которую может получить от ЭВМ?
каждый человек в своей работе или учебе. Вместе с тем проблема
Ж.
имеет важное гносеологическое значение: организация анализа,
обобщения и ассимиляции в программном и информационном
обеспечении вычислительной техники индивидуального опыта
каждого человека ускоряет накопление знаний во всех обла-
стях.
Наряду с познанием окружающего мира ЭВМ помогают также
многое узнать о самом человеке.
Американский социолог О. Тоффлер в книге «Шок от буду-
щего» писал, что появление принципиально новых машин подска- j
зывает идеи изменения других машин — оно также подсказывает .
новые решения социальных, философских и даже личных про- j
блем; изобретение и распространение ЭВМ стимулировало вели-?
кое множество новых идей о человеке как взаимодействующей :
части более крупных систем, о его психологии, о том, как ои обу-
чается, запоминает, принимает решения.
Однако опыт показал, что цели изучения психологии человека
и влияния иа нее с помощью ЭВМ иосят классовый характер
150
и существенно различны в социалистическом и капиталистическом
обществе.
Широкое применение ЭВМ в социалистическом обществе, в ко-
тором отсутствует антагонизм классовых интересов, открывает
технические возможности обобществления, интеграции интел-
лектуальных способностей всех людей.
В капиталистическом обществе, в котором, по словам Н. Ви-
нера, «все природные и человеческие ресурсы рассматриваются
как полная собственность первого встречного дельца, опасность
заключается в том, что подобные машины, хотя и безвредны сами
по себе, могут быть использованы человеком или группой людей
для усиления своего господства над остальной человеческой расой,
или в том, что политические лидеры могут попытаться управлять
своим народом посредством не самих машин, а посредством поли-
тической техники, столь узкой и индифферентной к человеческим
возможностям, как если бы техника действительно вырабатыва-
лась механически» *.
Именно реальности капиталистического общества извели
Н. Винера иа мысль о возможности в будущем противоборства
между человечеством и сообществом машин. Теперь понятная ме-
тафоричность такого прогноза: цель машин всегда очень огра-
ничена и конечна — они ие имеют сверхзадачи, присущей чело-
вечеству, как и любым живым системам, — обеспечить беско-
нечность жизни. И потому перспективная цель машин всегда мо-
жет определяться только людьми.
Интенсивное развитие информационно-вычислительной тех-
ники и автоматизированных систем управления, их широкое
использование при решении различных технических, научно-
исследовательских и управленческих задач обусловили актуаль-
ность исследований и разработок, связанных с проблемой повы-
шения эффективности взаимодействия человека с ЭВМ.
При использовании ЭВМ человек выполняет самые различные
функции, начиная с технического обслуживания аппаратуры и
кончая управлением сложными экспериментами или принятием
ответственных решений па высших уровнях управления. Необ-
ходимость расширения сферы эффективного использования ЭВМ
ставит перед многими отраслями современной науки комплекс
весьма сложных проблем. В частности, одна из задач психологии
состоит в выборе и рационализации языков взаимодействия че-
ловека с ЭВМ. Это очень трудная проблема.
В книге «Чего не могут вычислительные машины?» амери-
канский ученый X. Дрейфус пишет, что «своеобразие, важность —
вместе с тем проклятие—работ по созданию систем общения
человека и машины на естественном языке состоит в том, что ма-
шине приходится использовать формальные методы для того,
чтобы справляться с реальными жизненными ситуациями».
* См. Винер Н. Кибернетика. М., 1968. 168 с.
151
Психологический анализ включает также распределение функ-
ций между человеком и ЭВМ, оптимизацию взаимодействия в си-
стеме в целом, поиск принципиально новых способов организа-
ции процессов решения интеллектуальных задач иа базе перспек-
тивной информационно-вычислительной техники.
Одним из наиболее острых является вопрос о распределении
функций, о рациональном сопряжении ЭВМ и творческой дея-
тельности человека, что тесно связано с психологическим иссле-
дованием основных функций, выполняемых человеком с приме-
нением ЭВМ. Наиболее важными функциями, как известно, яв-
ляются принятие решений, диагностика, прогнозирование и пла-
нирование. Наряду с традиционными проблемами, такими, как
изучение особенностей восприятия человеком информации, вы-
бор предпочтительных форм воздействия, возникает ряд принци-
пиально новых: выбор стратегий и тактик решения; формирова-
ние критериев, оценка последовательности и построение управ-
ляющих воздействий; особенности использования различных язы-
ков обмена и способов их построении; организация диалога, по-
вышение эффективности процедур обмена информацией при при-
нятии оперативных решений и т. д.
Поскольку сущность взаимодействия человека и вычисли-
тельных средств состоит в кооперативном объединении их уси-
лий, распределение функций между партнерами системы чело-
век—ЭВМ требует выделения в алгоритмической структуре за-
дачи блоков, осуществляющих чисто машинную реализацию,
и блоков, требующих для своей реализации участия человека.
Очевидно, что большинство так называемых диалоговых задач до-
пускает различные варианты такой разбивки. Применяемые в си-
стемах человек—ЭВМ алгоритмы могут быть менее жестко регла-
ментированы, чем при чисто машинной реализации. Это дает
возможность резко уменьшить объем работы, связанной с формали-
зацией процессов управления. Наиболее важно построение осо-
бых алгоритмов, позволяющих ЭВМ оказывать существенную
помощь человеку в принятии решения, особенно в условиях
преодоления информационной неопределенности.
Изучая этот вопрос, мы еще в 1964—1966 гг. теоретически
обосновали возможность создания нового класса систем отобра-
жения информации абстрактного типа, т, е. выступающих при
взаимодействии с оператором как самостоятельное орудие мысли-
тельных процессов, ие нуждающееся в обычных ассоциациях
с конкретными управляющими физико-технологическим и про-
цессами [14]. Долгое время это предположение не удавалось
подкрепить практически. Наконец, в 1968—1970 гг. были разра-
ботаны командно-информационные мнемосхемы, в наглядной
форме отображающие операторам алгоритмы возможных решений
задач [16[, Такие мнемосхемы предоставляют полную информа-
цию о процессах управления, варианты команд и в то же время
освобождают человека от излишней информации о деталях тех-
152
иологии, конструкции, типологии объектов управления. Приме-
нение командно-информационных мнемосхем позволило сократить
сроки подготовки операторов на 30—40 % и почти полностью
исключило их ошибки в работе в стандартных ситуациях, высво-
бодив их время и внимание для исследований с помощью ЭВМ
поведения объектов в нестандартных, аварийных ситуациях,
требующих решения творческих задач.
Долгое время считалось, что человек либо полностью и безого-
ворочно принимает, либо категорически отвергает совет, выра-
батываемый ЭВМ. Иначе говоря, предполагалось, что коэффи-
циент корреляции между априорными, запрограммированными
стратегиями решения задач и стратегиями, реализуемыми
человеком в своей работе и являющимися его реакциями SP,
должен быть либо r$As = 1, либо = 0. Проведенные
исследования показали, что в зависимости от категоричности
формы представления совета и индивидуальных особенностей
человека, воспринимающего совет ЭВМ, может быть получено
любое значение коэффициента корреляции и диапазоне —1 <
< < 1- Особый интерес представляет диапазон отрица-
тельной корреляции между априорными советами и решениями,
который соответствует опыту предшественников (далеко не всегда
верному и эффективному).
Выявление диапазона отрицательной корреляции между сти-
мулом и реакцией потребовало создания принципиально новой
методологии исследования процессов восприятия информации н
организации диалога человека с ЭВМ. ЭВМ необходимо рассматри-
вать не только как орудие, в котором материализован труд его
создателей, но и как объект, хранящий и отображающий знания
и прогноз предшественников относительно способа решения воз-
можных интеллектуальных задач, действия в различных ожидае-
мых ситуациях. Это создает условия ие только для диалога как
пошагового получения информации человеком от ЭВМ, но и для
активного взаимодействия априорных и реальных стратегий ре-
шения- Детерминация процессов решения технических задач при-
меняемыми при этом программами и информационными систе-
мами ЭВМ, играющей роль заместителя предшественников, пред-
ставляет интерес при изучении закономерностей процесса позна-
ния.
На регулирующую функцию орудий, средств труда в про-
цессах деятельности и познания первым указал Гегель, который
считал, что «средство есть объект, стоящий на стороне цели н
содержащий внутри себя деятельность». Вместе с тем Гегель
идеализировал цель труда и приписывал ей независимое само-
довлев ие и проявление в том, как средство труда влияет на реаль-
ный процесс труда. На самом деле средство труда отражает одно-
временно и социальный заказ на определенный труд и вклад
предшественников в развитие вида труда и его средств
153
Нам представляется очень важным понимание того, что каж-
дое орудие труда, в том числе ЭВМ — и притом ЭВМ в наиболь-
шей степени — является материализацией взглядов, знаний, на-
выков, вообще стратегий решения производственных и жизнен-
ных задач, свойственных людям, создавшим эти орудия труда.
С этой точки зрения становится ясно, почему ЭВМ могут отра-
жать разные идеологии, разные цели и способы управления про-
изводством. Легко разрешается и парадокс Н. Винера о целе-
направленном влиянии на людей вроде бы бездушных, индиффе-
рентных машин.
Каждый конструктор, проектировщик, программист ЭВМ и
информационной системы должен помнить о последующем влия-
нии своих знаний, материализованных в ЭВМ, иа реальные про-
цессы труда. Такая же ответственность ложится и иа специалиста
ио инженерной психологии, разрабатывающего принципы отобра-
жения информации, организации рабочего места.
Возьмем к примеру принципы расположения приборов на
пульте оператора, предложенные одним из основателей инженер-
ной психологии, американским ученым Маккормиком. Их не-
много, и они очень просты: необходимо учитывать важность при-
боров и частоту их использования, последовательность их
осмотра, взаимосвязи между приборами. Эти принципы не просто
упорядочивают и облегчают взаимодействие оператора с прибор-
ной панелью. Они исподволь навязывают оператору определен-
ную стратегию отбора информации, которую проектировщик счел
наиболее эффективной. В результате оператор будет прямо перед
собой, в так называемой оптимальной зоне поля зрения, видеть
те приборы, которые проектировщик по априорным данным опре-
делил как наиболее важные или часто используемые. В одном
ряду будут приборы, которые при реализации стратегии проекти-
ровщика должны осматриваться по очереди или в определенной
взаимосвязи.
Если оператор выполняет стандартные операции, на которые
ориентировался проектировщик, то такое расположение прибо-
ров будет существенно облегчать ему выполнение своих функций.
Но при возникновении новой, не предвиденной проектировщиком
ситуации такое расположение затруднит работу оператора: наи-
более важными могут оказаться приборы, отнесенные в дальний
угол панели, изменятся последовательность осмотра и взаимо-
связи между приборами. И тогда казавшийся проектировщику
порядок в структуре панели обернется беспорядком для опера-
тора, облегчение работы в стандартных условиях может вызвать
затруднение в аварийных условиях. Тем не менее необходимо кон-
статировать, что ЭВМ представляет собой уникальные возмож-
ности для объединения знаний, функций, интеллектуальных
способностей аиалнтнков-проеитировщиков и операторов
Основанная на идее соотнесения априорных и реальных стра-
тегий деятельности, структурно-психологическая концепция,
154
в русле которой изучается влияние структуры и программ инфор-
мационно-вычислительных средств на психологические факторы
сложности труда операторов, была принята в качестве методоло-
гической основы совместных работ стран — членов СЭВ по инже-
нерной психологии [56, 68, 731.
В соответствии с изменением характера взаимодействия чело-
века и машины в инженерной психологии изменяются способы
изучения и научного описания этого взаимодействия. В 50—
60-х гг. и человек, и машина описывались иа одном языке — ма-
шинном. Свидетельство этого — многочисленные модели поведе-
ния человека-оператора как звена системы слежения, выполнен-
ные на языке теории автоматического регулирования. На сле-
дующем этане (с конца 60-х годов) подобная методологическая
«унификация» звеньев системы человек—машина была признана
несостоятельной: машина описывалась на техническом языке,
а для описания деятельности человека были приняты эмпири-
ческие психологические методы и языки. Наконец, сейчас начи-
нается этап, когда в некоторых аспектах для диалоговых систем
человек—ЭВМ создается общий, единый язык описания и чело-
века, н машины, позволяющий отразить общий процесс позна-
ния, в котором участвуют как создатели, так и пользователи ЭВМ.
Формирование такой методологии и языка является необхо-
димым условием при исследовании проблемы интеллектуального
воздействия между всеми участниками решения проблемы, как
выступающими лично (пользователи ЭВМ), так н опосредован-
ными машинными программами или структурой системы отобра-
жения информации (создатели ЭВМ). Эффективное взаимодей-
ствие с предшественниками становится существенным благодаря
возможности с помощью ЭВМ развертывать во времени проте-
кающие ранее процессы решения задач, причем в темпе и форме,
индивидуально адаптированных к каждому из активных участ-
ников решения и способствующих синхронизации интеллектуаль-
ного взаимодействия между всеми участниками. Под синхрониза-
цией условно понимается процесс наиболее эффективного и целе-
направленного общения, приводящего к быстрой оптимизации
психологических факторов сложности решения, которая делает
в итоге решение для всех «очевидным».
Принятие решения понимается нами в двух смыслах: 1) как
поиск и нахождение решения; 2) как согласие с коллективно
принятым решением, готовность к его адекватной реализации.
Итак, на первом этапе исследования и моделирования систем че-
ловек—ЭВМ развитие получили алгоритмические методы, при-
менение математического аппарата теории автоматического управ-
ления и других традиционных методов описания функциониро-
вания машин, но уже применительно к человеку.
Определенный, заранее заданный алгоритм относится к уровню
либо отдельных операций (Г. М- Зараковский [12, 441), либо
блочной структуры деятельности (А. И. Губииский, В. Г. Евгра-
155
фов [30]), либо передаточных функций человека-оператора
(Дж. Элкинд, Д. Т. Макруер, И. С. Креидел, Ж- Наслен и др.).
А. П. Чернышев [84], В. Г. Зазыкин и другие исследователи по-
казали в своих работах ограниченность и недостаточную точ-
ность этого метода описания поведения человека. Так или иначе,
упор делался на довольно жесткую априорную обусловленность,
четкую предсказуемость поведения человека в системе управле-
ния. Основное допущение при этих методах анализа поведения
человека нли построение его динамических моделей состоит
в том, что поведение человека достаточно строго задается про-
цессом обучения, инструкциями, режимами, задачами, эксплуата-
ционными и динамическими свойствами управляемого объекта.
Важное достоинство этих методов — описание взаимодействия
человека и техники иа едином языке. Однако языки алгоритми-
ческих, стохастических и разнообразных динамических моделей
подчеркивали в основном общность между поведением человека
и функционированием машины. Такой подход позволил методо-
логически объединить анализ основных компонентов системы
человек—ЭВМ, однако специфика человека как особого актив-
ного звена системы при этом выявлялась недостаточно.
Подходы к описанию деятельности человека иа основе ана-
логий с функционированием машин натолкнулись иа одну труд-
ность, казавшуюся сначала временной, но впоследствии распоз-
нанную как принципиально непреодолимую. Речь идет о возмож-
ности перебора всех внешних факторов, обусловливающих на-
дежность и эффективность деятельности чел о век а-оператор а. Та-
кой подход в инженерной психологии был заимствован из кибер-
нетики. Он соответствовал духу бихевиоризма.
Сначала перебор был возможен, поскольку специалисты
в области инженерной психологии ограничивались изучением
отдельных элементов и характеристик информационных средств,
таких, как форма шкалы и указателя, конфигурация шрифта для
оцифровки приборов, яркость сигналов и т. д. В каждом случае
исследовалось небольшое число характеристик.
В дальнейшем сравнительной психологической оценке стали
подвергаться приборы и индикаторы в целом. Исходные наборы
сравнивавшихся информационных средств были также весьма
ограничены.
Однако при переходе к анализу информационных комплек-
сов, включающих в себя и ЭВМ, перебор всех возможных вариан-
тов и комбинаций внешних факторов, обеспечивающих надежность,
эффективность и напряженность труда, стал более и более затруд-
нителен. Работы многих исследователей в этот период были на-
правлены иа составление перечней внешних факторов, обуслов-
ливающих показатели деятельности человека-оператора. Многие
инженерно-психологические отчеты 1962—1968 гг. представляли
собой длинные перечни характеристик приборов, органов управ-
ления, сигнальных устройств, рабочих столов, внешней среды,
156
режимов труда, составов групп и многих других внешних фак-
торов, влияющих на труд оператора. Наиболее полные «коллек-
ции» факторов насчитывали до двух тысяч наименований.
Перебор всех параметров при инженерно-психологическом
проектировании систем, получивший название «задачи учета
большого числа факторов», был отнесен к категории «дурной
бесконечности» и признан практически неосуществимым.
Вместе с тем получившие преимущественное развитие в пси-
хологии 50—60-х гг. качественные методы анализа деятельности
были направлены на поиск специфических черт в поведении че-
ловека, отличающих его от функционирования машины. Делая
упор на особенностях поведения человека, психологи уделяли
основное внимание процессам целеобразоваиия, мотивации, эмо-
ционально-волевым аспектам, психическим состояниям. Есте-
ственно, что подчеркивание лишь различий между человеком и
машиной воздвигало непроницаемую стену между основными ком-
понентами системы человек—машина, и система в таком описа-
нии переставала существовать — компоненты представлялись
обособленно. Выход из этой кризисной ситуации в изучении си-
стем человек—машина был найден на основе применения систем-
ного подхода в психологии.
Системная методология предполагает выделение и исследова-
ние системообразующих факторов взаимодействия человека с ма-
шиной, отражающих соответствующие изучаемые структуры дея-
тельности, влияние на них совокупности внешних условий. .Вы-
явление миогоструктурпости деятельности, иесводимость ее ни
к одной «универсальной» схеме, в том числе к схеме операции--
действия—деятельность, явилось одним из важных теорети-
ческих результатов применения системного подхода к психоло-
гическим исследованиям. Теория и практические методы выде-
ления разных структур реальной деятельности были разработаны
иа примере труда диспетчеров объединенных энергетических
систем [22].
Переход от впешиих (технических) к внутренним (психоло-
гическим) факторам сложности деятельности позволил отбирать
ограниченное число действительно релевантных факторов, си-
стемно отражающих влияние внешних и внутренних условий
труда и тесно коррелированных с критериями сложности, кото-
рые отражают эффективность, надежность и напряженность дея-
тельности.
Таким образом, психологические факторы сложности дея-
тельности (решения, достижение определенной цели) представ-
ляют собой систему координат концептуальной модели задачи и
операции над ией. Формально психологические факторы слож-
ности — это системная свертка многочисленных внешних факто-
ров сложности. Выбираемое число психологических факторов
сложности зависит от заданной тесноты статистической связи
их с основными критериями сложности (надежности, эффектив-
157
нести, напряженности). Теснота связей может представляться
в виде коэффициента множественной корреляции критериев и
совокупности психологических факторов сложности.
Свертка многочисленных внешних факторов сложности в обо-
зримое число психологических факторов сложности основана
вовсе ие иа том, что число внешних факторов сложности меньше,
чем число психологических факторов сложности, а иа том. что
психологические факторы сложности отражают единую свя-
занную систему — деятельность человека (группы, контингента
и т. п ) в отличие от внешних факторов сложности, которые не-
зависимы друг от друга. Отсюда следует, что структура деятель-
ности может быть выражена относительно небольшим числом
психологических факторов сложности.
Раньше процесс принятия решений психологи пытались раз-
ложить иа составляющие: по психологическим процессам (вос-
приятие, память, мышление), операциям (алгоритмическое опи-
сание, древовидные графы принятия решений), блокам операций,
действиям или функциям. Каждое из этих описаний методологи-
чески основано на допущении аддитивности составляющих про-
цесса решения. Причем нередко авторы исходили из аналогии
деятельности человека с функционированием машины типа не-
которого конечного автомата. Не случайно, например, детальное
разложение процессов восприятия иа такие составляющие, как
поиск, обнаружение, опознание сигналов, последовало вскоре
после построения перцептронов.
Опосредуя психический образ, концептуальную модель инте-
гральными характеристиками — психологическими факторами
сложности, мы вместо попытки раскладывать модель на состав-
ляющие измеряем ее как целостную систему:
вторичную по отношению к реальному объекту и системе
отображения информации;
исторически обусловленную развитием техпики, обучением,
априорными стратегиями решения, отраженными в структуре
и программах ЭВМ;
целеустремленную — цели системного процесса решения
обусловлены социально через профессию человека, ее обществен-
ные функции, критерии оценки, иерархическую структуру инфор-
мационного воздействия и общения с другими людьми:
обусловленную онтогенетически — индивидуальными психо-
физиологическими и личностными особенностями, опытом, конк-
ретным состоянием человека;
стохастическую, подверженную случайным воздействиям.
Согласованная взаимная (встречная) адаптация человека и
ЭВМ является необходимым условием их совместной работы как
единой эффективной системы.
Нам представляется, что принцип взаимной адаптации ком-
понентов (элементов) системы наряду с многоуровиевостью, мио-
пос вязанностью, динамичностью, детерминированностью, разви-
158
тяем должен рассматриваться в качестве одного из основных
принципов общей теории систем.
Возникновение, развитие, функционирование любой системы
возможно лишь при условии взаимной адаптации составляющих
ее компонентов. Например, атом как стабильная система может
существовать лишь при условии взаимной адаптации (прихода
в соответствие) положительных и отрицательных частиц. Взаим-
ное соответствие популяций различных видов животных и расте-
ний является необходимым условием существования любой эко-
логической системы (биоценоза). Взаимная адаптация систем и
органов человека или животного в норме, развитии, патологии
является обязательным условием функционирования организма
как целого. Взаимодействие особей одного вида и разных видов
внутри экосистемы, общевие между людьми — все это примеры
взаимной адаптации.
До сих пор вопросы даже раздельной адаптации ЭВМ к че-
ловеку-пользователю и человека к ЭВМ ставятся далеко ие всегда,
а в случае постановки решаются независимо одни от другого.
Необходим переход к взаимной адаптации человека и ЭВМ.
О недостатках современных подходов к организации системы
человек—ЭВМ подробно говорилось на X Конгрессе Междуна-
родной эргономической ассоциации, состоявшемся в г. Сиднее,
Австралия, в августе 1988 г. В докладах отмечалось, что инфор-
мационная перегрузка пользователей ЭВМ при диалоговом опе-
ративном взаимодействии человека с ЭВМ является основной
причиной низкой эффективности использования вычислитель-
ных систем, большого числа ошибок, допускаемых пользователями
прн принятии решений. Отрицательным следствием централиза-
ции управления производством, автоматизации обучения, основан-
ной на широком применении ЭВМ, является также распростране-
ние некоторых специфических видов нервных и скелетно-мускуль-
ных заболеваний среди операторов и студентов.
Ограничение характеристик ЭВМ лишь техническими данными,
в том числе быстродействием, объемом памяти, составом про-
граммно-математического обеспечения, является уже принци-
пиально недостаточным. Неотъемлемую часть оценки вычислитель-
ных систем, как показали обширные экспериментальные иссле-
дования и обобщения значительного опыта США, Японии, ФРГ,
Англии и других стран по использованию ЭВМ, должен состав-
лять анализ процессов взаимодействия человека с вычислитель-
ной системой, В связи с этим принято четко разделять ЭВМ,
предназначенные для взаимодействии с людьми, применяющие
для диалогов естественные языки, и ЭВМ, использующиеся в авто-
матическом режиме «искусственного интеллекта».
Интересный сравнительный психологический анализ истори-
ческого проектирования и совершенствования автомобилей и
ЭВМ провел С. Лиртцман, Он показал, что если создатели авто-
мобилей всегда основывались на тщательном анализе потреб-
й;' Я
159
иостей, вкусов и предпочтений покупателей, учитывали различ-
ные назначения автомобилей и создали массу модификаций иа раз-
ные случаи жизни, то в области ЭВМ сложилась традиция, по
которой машины разрабатываются, изменяются, оснащаются про-
граммами — и все это делается узким кругом специалистов по
математике, электронике и системному анализу. Разработчики
мало интересуются окружающей действительностью и даже тем,
как практически используются их машины, как чувствует себя
человек в контакте с ними. Следствием этого явился тот парадок-
сальный факт, что человек-оператор, управляющий ЭВМ, иа са-
мом деле ничего ие знает о том, что делает компьютер в каждый
момент. Лиртцмаи указывает на необходимость серьезной пере-
стройки всей методологии создания ЭВМ с привлечением к этому
важнейшему научно-техническому направлению специалистов
в области психологии, социологии, антропологии.
Диализ опыта применения многочисленных АСУ в нашей
, стране показывает, что повышение эффективности применения
л ЭВМ представляет собой важную народнохозяйственную за-
- Дачу.
ч Необходимо подчеркнуть, что эффективное использование-
ЭВМ возможно в том случае, если деятельность человека сие-
циально спроектирована н организована с учетом особенностей
его взаимодействия с выбранным типом ЭВМ. Своевременная но-
мощь человеку со стороны ЭВМ может быть оказана, если чело-
век введет в машину сведения о тех затруднениях, с которыми
, он сталкивается при решении задачи. Для этого пользователей
; ЭВМ необходимо обучить самоанализу и самоотчету о ходе реше-
} иия. Элементами одного из вариантов компактного языка, иа
котором проводится самоотчет человека и в ответ отображаются
советы ЭВМ (априорные стратегии решения и их машинные мо-
дификации), могут быть психологические факторы сложности
. решения.
Априорные (например, теоретически оптимальные) значения
психологических факторов сложности получают методами эксперт-
ной оценки с участием проектировщиков АСУ, на основе экспе-
риментов с опытными операторами, а также с помощью моделей
(например, число связей между параметрами — по математи-
ческим моделям объекта, коэффициент интерференции — с по-
мощью моделей процессов классификации задач и т. д.).
Реальные значення психологических факторов сложности че-
ловек может вводить в ЭВМ, например, с помощью клавиатуры
или указывая курсором на схемах, выводимых из машины иа экран
графического дисплея, соответствующие элементы, связи между
ними и т. п. При этом в машипе будут автоматически накапли-
ваться, анализироваться и обобщаться данные о реальных зна-
чениях психологических факторов сложности, их отличия от
априорных; прогнозироваться возможные трудности, ошибки
в решении; подбираться оптимальные дли каждого индивида
160
способы отображения советов, рекомендаций, априорных значе-
ний психологических факторов сложности*
Взаимная адаптация человека н машины анализируется н
осуществляется на разных уровнях в зависимости от требуемой
и экономически целесообразной точности взаимного соответствия
человека н машины. Возможны пять основных уровней: тоталь-
ный, контингентный, групповой, индивидуальный и индиви-
дуально-оперативный [161. На основе принципов многоуровне-
вой адаптации обоснована постановка проблемы построения си-
стем человек—ЭВМ, гиперустойчивых к широкому спектру воз-
можных внешних и внутренних возмущений. Явление гипер-
стабнльности деятельности операторов в широком диапазоне
изменения условий эксперимента за счет оптимального отображе-
ния информации описано в работе [16].
Одним из существенных результатов применения системной
методологии к постановке и решению инженерно-пснхологнческих
проблем взаимной адаптация человека и машины является созда-
ние новой, трансформационной психологической теории обуче-
ния [16, 20}, методов индивидуальной адаптации ЭВМ к человеку.
Индивидуальная адаптация ЭВМ к человеку уже при совре-
менном уровне развития вычислительной н информационной тех-
ники может использоваться: вместо профессионального отбора,
если все существенные индивидуальные различия скомпенси-
рованы; вместо обучения, когда адаптивность техники компенси-
рует отсутствие профессиональных навыков; наиболее часто —
для расширения круга доступных индивиду функций в нормаль-
ных условиях и особенно экстремальных условиях и для улучше-
ния значений критериев оценки деятельности.
При всех случаях индивидуальная адаптация направлена на
снижение реальной сложности решаемых задач. Прн этом априор-
ные знания о решения каждой задачи, советы, хранящиеся или
модифицируемые ЭВМ, представляются человеку с категорич-
ностью, адекватной их достоверности в каждом конкретном слу-
чае, и в форме, учитывающей индивидуальные психологические
и личностные особенности оператора.
Практическое значение принципов индивидуальной адапта-
ции информации к человеку неуклонно возрастает, поскольку
в эпоху научно-технической революция массовое распростране-
ние получают профессия, связанные с контролем н управлением
технологическими процессами. В результате все большее число
людей требуется привлекать к операторской и диспетчерской
деятельности, важиым элементом которой является быстрое и на-
дежное восприятие информации, в первую очередь зрительной.
Обширные потребности производства в операторах ограничивают
возможности отбора людей для этой профессии. В то же время
методы индивидуальной адаптации средств отображения инфор-
мация позволяют добиваться высокой эффективности труда, сни-
жают требования к психофизическим характеристикам людей при
6 Венда В, ф.
161
отборе. Гуманность методов адаптации техники к индивиду ска-
зывается в том, что даже люди, страдающие серьезными нару-
шениями зрительной системы, смогут осуществить свое желание
освоить перспективную, престижную н высокооплачиваемую про-
фессию оператора. В то же время существует немало ситуаций,
когда постановка вопроса об отборе людей совершенно неприем-
лема, Это относится в первую очередь к организации народного
просвещения — необходимо обучать детей с любыми аномалиями
зрения. Современные информационные системы позволяют ши-
роко варьировать характеристики предъявляемой информации
и успешно осуществлять индивидуальную адаптацию ее к самым
различным потребителям.
Взаимная адаптация человека н ЭВМ отражает прежде всего
согласование априорных н реальных стратегий с учетом индиви-
дуального уровня обученности человека н его психологических
особенностей. Прн этом в ходе диалога путем выявления и ана-
лиза психологических факторов сложности должен быть опреде-
лен тип стратегии решения, приемлемый для индивида. В даль-
нейшем состав информации, темп се обновления (поступления)
и структура предъявления должны соответствовать именно этому
типу стратегии. Таким образом, можно анализировать реальный
процесс обучения и оптимально управлять им, добиввясь ско-
рейшего овладения наиболее эффективной стратегией. Проблема
психологического анализа н организации управляемого процесса
обучения может решаться на основе системного подхода к транс-
формационной теории обучения операторов. Необходимо под-
черкнуть, что индивидуальная адаптация является средством
гуманизации вычислительной техники, облегчения учебы н приоб-
щения к эффективному труду в качестве операторов людей с раз-
личными психофизическими недостатками.
Главный вопрос прн организации помощи людям со стороны
ЭВМ прн решении сложных задач состоит в том, как известить
ЭВМ о тех трудностях, с которыми сталкивается каждый пользо-
ватель в своей работе. Человеку ведь обычно нет смысла зада-
вать вопрос типа: «В чем ты встретил трудность? Какая помощь
тебе нужна?», нбо он ие может прямо ответить на них. Если че-
ловек знает, в чем заключаются трудности, он уже на 50 % мо-
жет их преодолеть.
Оказывается намного полезнее задавать вопросы косвенные,
направленные иа выявление и количественную оценку психоло-
гических факторов сложности решения. Например, на экран
телевизора, нлн дисплея, выводится схема управляемого объекта
с отображением исходных условий оперативной задачи. Если
спустя некоторое установленное время человек не введет в ЭВМ
решение, машина начнет задавать ему вопросы. Например, та-
кие: Какие информационные элементы на экране вы считаете от-
носящимися к задаче? Какие связи между параметрами вы счи-
таете наиболее важными? Где вы предполагаете возможность воз-
162
пякновения нестандартных или аварийных связей между пара-
метрами? Ответ на каждый вопрос оператор вводит в ЭВМ, ска-
жем, указывая элементы или связи между ними световым пером.
Машина, в свою очередь, реагирует, отмечая миганием нлн
другим способом элементы и связи, которые программисты счи-
тали важными для решения или, наоборот, лишними, а оператор
важные упускает, а липшие считает существенными. Вот так,
ведя как бы косвенный диалог о трудностях, обсуждая с ЭВМ
значение каждого психологического фактора сложности и опти-
мизируя его, оператор формирует информационную модель,
схему объекта, наиболее точно соответствующую конкретной воз-
никающей задаче, которую проектировщики точно предусмотреть
не сумели. Наличие такой точной и притом индивидуально адап-
тированной к пользователю информационной модели задачи, как
правило, делает для него решение минимально сложным, даже
тривиальным.
Точно так же ведется в системе гибридного интеллекта общий
диалог участников с вычислительной системой и между собой
в целях оптимизации групповых значений психологических фак-
торов сложности решения. В результате сообща формируется
групповая интегральная модель, адекватная совместно выра-
ботанной стратегии решения. Итоговое решение благодаря общим
усилиям достигается прн этом не только очень быстро, но и воспри-
нимается субъективно каждым участником как его собственное.
Прн этом все участники точно н единообразно понимают смысл
итогового решения и быстро его реализуют. Такое положение
отражает синхронизацию участников на принятии н реализации
совместного решения.
Анализ и оптимизация психологических факторов сложности
прн индивидуальном и групповом диалоге с ЭВМ существенны
для развития общепсихологических методов исследования струк-
туры деятельности. Центральным понятием здесь становится
сложность деятельности, например решения задачи, достиже-
ния цели.
Сложность достижения заданной цели человеком — это обоб-
щенная характеристика относительных или абсолютных затрат
(временных, экономических, психофизиологических и пр.) на
достижение заданной цели. В зависимости от типа системы н
критериев, по которым она должна оптимизироваться, критерии
сложности могут выражаться в виде конкретных показателей
времени решения задач, вероятности ошибок, сбоев нлн других
надежностных характеристик, показателей эффективности или
ущерба системы, психофизиологических затрат (в частности,
утомления, степени напряженности труда, сдвигов отдельных
психофизиологических показателей).
Практическим средством оптимизации критериев сложности
деятельности операторов в СЧМ является выбор структуры си-
стемы, состава информационных элементов, программ но-мате-
6*
163
решения оперативных задач.
Исследование структуры деятельности человека по своему
характеру очень похоже на исследование структуры и процессов
развития Вселенной: в обоих случаях общая картина воссоздается
по неполной, фрагментарной информации, объединение и объяс-
нение которой возможно лишь па основе некоторых априорных
гипотез. Академик Я. Б. Зельдович выразил такую методоло-
гическую позицию следующим образом: «По моему глубокому
убеждению, построение гипотез и их объективная проверка —
это магистральный путь развн1ня всякой науки. Беспринципное
накопление фактов я скептический отказ от каких бы то ни было
гипотез неплодотворны».
Для инженерной и общей психологии в ходе дальнейшего
углубления представлений о психологической структуре дея-
тельности необходимо выполнить ряд важных условий:
создать набор, точнее, иерархическую систему моделей пси-
хологической структуры дет ель пост, которая могла бы играть
роль «стандартной библиотеки» исходных гипотез, нуждающихся
в дальнейшей объективной проверке;
расширить арсенал методов объективной проверки выбран-
ных или творчески выдвинутых гипотез о психологической струк-
туре деятельности;
определять методологию анализа взаимосвязей между объек-
тивными условиями (внешними факторами сложности) деятель-
ности, внутренними условиями (психологическими факторами
сложности) и результатами (критериями сложности) деятельности.
Все три условия не новы для психологии, особенно второе н
третье — они всегда были в центре внимания экспериментальных
и прикладных психологов Эти условия новы лишь потому, что
применение ЭВМ существенно меняет и характер изучаемого
труда н способы его исследования, расширяя таким образом за-
дачи н возможности психолога-исследователя.
Принципиально по-новому встают проблемы суммирования,
упорядочения, систематизации созданных психологией моделей,
структур деятельности.
Ясно, что разнообразие видов изучаемой деятельности, уров-
ней н аспектов нх исследования делают невозможным примене-
ние какого бы то ни было единственного типа теоретических
моделей деятельности. В настоящее время набор моделей дея-
тельности, начиная ог наиболее общего и кончая частным н де-
тальным, включает в себя:
системно-структурные модели, предназначенные для анализа
структуры внешних связей данного оператора, процессов обще-
ния, критериев оценки деятельности, типов применяемых инфор-
мационных систем, программ ЭВМ и других общих условий дея-
тельности;
164
структурно-психологические модели, применяемые прн выяв-
лении психологических факторов сложности многоварнантных,
полициклических решений [161;
структурно-компонентные модели (В. Д. Шадриков); идеали-
зированные структуры и частные психологические структуры
деятельности (А. И Галактионов); разделение деятельности на
действия и операции (Л Н. Леонтьев);
обобщенные структурные модели (А. И. Губн некий,
В- Г. Евграфов (301);
алгоритмические модели (Г. М. Зараковскнн);
дискретные модели (Д. Беки);
импульсные модели (М. Наслен);
аналоговые модели (передаточные функции) человека-опера-
тора (Макрур, К рейд ел, Элкинд).
В каждом конкретном случае психолог, который исследует,
проектирует или оптимизирует деятельность человека, должен
прежде всего выбрать из приведенного перечня или создать но-
вую априорную модель деятельности В соответствии с выбран-
ной моделью далее подбирается набор регистрируемых показа-
телей сложности деятельности, с тем чтобы на нх основе опреде-
лить реальные значения психологических факторов сложности
деятельности. Затем создается теоретически оптимальная модель
деятельности, определяющая соответствующие ей теоретически
оптимальные значения психологических факторов сложности,
а также значения контролируемых внешних факторов сложности,
прн которых достигаются теоретически оптимальные значения
психологических факторов и критерия сложности.
Набор контролируемых внешних факторов сложности зави-
сит от целей, задач н практических средств психолога. Прн реше-
нии исследовательских задач, а также при стремлении к взаим-
ной адаптации человека и ЭВМ круг таких факторов должен
быть как можно шире. При решении прикладных задач ограничи-
ваются лишь теми факторами, на которые можно реально влиять.
Например, при оптимизации взаимодеГ(Ствпя человека с ЭВМ
основными контролируемыми внешними факторами сложности
обычно являются: функции человека, программы ЭВМ, методы
н средства отображения информации, специальная психологи-
ческая поддержка пользователей ЭВМ, в частности методы нх
доучивания, устранение стрессогенных факторов.
Весьма обширен набор методов объективной проверки моде-
лей, которым располагает современная психология. Например,
прн анализе психологических факторов сложности применяются
следующие методы:
самоотчет н другие активные формы выявления субъективной
сложности решения задач и выполнения деятельности в целом;
наблюдение;
хронометраж действий оператора;
165
сана методика выявления психологических факторов сложности :
в ходе специально организованного диалог оператора с ЭВМ); j
циклография — регистрация движений оператора; ;
фиксация и анализ ошибок операторов;
регистрация психофизиологических параметров работы опе-
раторов (ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, КРГ, ЭОГ и др-);
использование биохимических показателей динамики состоя-
ния оператора; ;
регистрация показателей эффективности, надежности, точ- ।
пости, быстродействия системы человек—машина, особенно тех, 1
которые для дайной системы приняты в качестве критериев слож- J
ности. |
Столь обширный иабор методов необходим потому, что для |
выявления состава психологических факторов сложности и их :
количественной оценки наряду с критериями сложности должны <
регистрироваться и анализироваться и другие показатели слож- ।
ности деятельности, статистически связанные с критерием слож- ;
ности. ;
Те из показателей сложности деятельности, которые отра-
жают существенные характеристики реальной стратегии реше-
ния оперативных задач, статистически связаны с критерием слож-
ности; статистически связаны с внешними факторами сложности;
соответствуют теоретической модели (психологической структуре)
деятельности операторов (априорной и реальной стратегиям);
имеют в совокупности тесноту связи (например, коэффициент
множественной корреляции) с критерием сложности не ниже
заданной - именно эти показатели сложности деятельности в не-
посредственном или преобразованном, комплексном, виде рас-
сматриваются в дальнейшем в качестве психологических факто-
ров сложности деятельности.
Применение комплекса средств и методов анализа деятель-
ности позволяет в каждом случае уточнить состав и количествен-
ные значения психологических факторов сложности с учетом:
вида деятельности оператора; критерия сложности деятельности
оператора; требуемой тесноты связи критерия сложности с на-
бором психологических факторов сложности; применяемых ме-
тодов регистрации и анализа параметров деятельности; приме-
няемой модели деятельности оператора; варьируемых параметров
технических средств и условий деятельности. Следовательно,
состав психологических факторов сложности можно широко
варьн ровать.
Теперь подведем итог: что же вносит иового концепция пси-
хологических факторов сложности в анализ виутренней психо-
логической структуры деятельности человека?
Как известно, самой большой трудностью психологических
исследований всегда считалось то, что объект изучения — чело-
век — предстает перед психологами в виде так называемого не-
166
прозрачного «черного ящика»: его нельзя вскрыть, препариро-
вать. Попытки изучать психологию на уровне молекулярной
биологии или с помощью скальпеля не приводили к успеху.
Известный канадский нейрохирург Пенфилд подвел итог опери-
рования на мозге в течение полувека словами: с помощью этого
мыслить нельзя.
Одиако тот факт, что в принципе проникнуть в человека можно,
полностью дезавуирует термин «черный ящик»: дело не в «непро-
зрачности», а в целостности человека. Его психологию можно
изучать, только основываясь на представлении, моделировании
человека как единого целого, ие подлежащего разъединению на
элементы без потерн общего, системного качества психологии че-
ловека. Неэффективно не только какое-либо физическое разделе-
ние, но н разделение психологических процессов, например вос-
приятия, иа «элементарные» составляющие, такие, как поиск
сигнала, его обнаружение, опознание, классификация, декоди-
рование, принятие решения.
В психологии противоположным полюсом расчленения пси-
хологии человека был бихевиоризм. Эта методология основыва-
лась иа предположении, что о внутренней структуре деятель-
ности и психологии человека в целом нельзя узнать ничего, можно
наблюдать только входы и выходы «черного ящика». Однако пси-
хологическую науку и практику никак не могли удовлетворить
скудные данные о количественном влиянии стимулов на реакцию.
Вопросы о конкретных связях этого влияния, выборе нз большого
числа реальных стимулов того, который при данном состоянии
«черного ящика» наиболее существенно влияет иа реакцию, и
многие другие проблемы, важные в теоретическом и практическом
отношениях, в бихевиористической психологии остались без
ответа.
Создание априорной модели деятельности, выявление н ко-
личественная оценка психологических факторов сложности, ха-
рактеризующих эту модель, а затем реальную изучаемую дея-
тельность, сопоставление априорных и реальных значений пси-
хологических факторов сложности — этот путь позволяет целе-
направленно уточнять модели и представления о психологической
структуре и процессах деятельности. Хорошее совпадение доста-
точно большого набора представительных психологических фак-
торов сложности, характеризующих априорную теоретическую
модель с одной стороны и изучаемую деятельность — с другой,
свидетельствует о справедливости нашей гипотезы.
Причем значения психологических факторов сложности мо-
гут относиться к конкретному индивиду в конкретных условиях,
т, е. быть точными н мгновенными. Только применение ЭВМ сде-
лало возможным определение текущих значений, приспо-
собление н адаптацию к ннм параметров информационной мо-
дели, Такой процесс называется индивиду альио-оператнвной
адаптацией.
167
В других случаях значения психологических факторов слож- J
иости можно усреднять по всем опытам, реальным актам деятель- i
иостн, решения задач данным индивидом. При этом ннднвндуаль-
ному уровню адаптации предшествует составление как бы целе- 1
направленного профессионального, психологического портрета
данного человека. Такой портрет позволяет прогнозировать уро-
вень сложности, эффективности, надежности самостоятельного
решения индивидом оперативных задач разных типов, а также
его участия в групповом решении.
Таким образом, процессы решения прн взаимодействии чело-
века с ЭВМ с накоплением данных о психологических факторах
сложности решения задач разных типов могут рассматриваться
как весьма солидные, представительные тесты.
Значения психологических факторов сложности могут опре-
деляться и усредняться иа групповом, не только на индивидуально-
оперативном н индивидуальном уровнях, по н на контингентном
и тотальном уровнях. Соответственно эти данные применяются
прн групповой, контингентной и тотальной адаптации люден
с информационно-вычислительной техникой. Тотальный уровень
обобщения данных позволяет находить и анализировать психо-
логические закономерности.
Необходимо констатировать, что концепция психологических
факторов сложности появилась для решения задач информацион-
ного взаимодействия и многоуровневой взаимной адаптации че-
ловека н ЭВМ. В то же время ее теоретическое обоснование и
практическая реализация стали возможны благодаря примене-
нию ЭВМ в системах человек—машина и при психологических
исследованиях.
Создание систем, в которых для безотлагательного решения
очень сложных, многоаспектных, ответственных задач объеди-
нялись бы информационные н концептуальные модели, знания,
способности разных специалистов, актуально прежде всего в опе-
ративном управлении сложными производственными комплек-
сами. С такой необходимостью автор столкнулся прн разработке
информационно-вычислительных систем для крупной электро-
станции ТЭЦ-21 Мосэнерго, объединенных энергосистем Урала
и Закавказья, системы централизованного управления движе-
нием городского транспорта в Москве (системы «Старт»).
В управлении каждой из этих систем участвует группа опе-
раторов, многие проектировщики и программисты, закладываю-
щие в программы ЭВМ свои мнения и стратегии решения раз-
личных оперативных задач. При создании указанных проектов
использовались некоторые принципы синтеза систем гибрид-
ного интеллекта и адаптации информационных моделей к опера-
торам — активным участникам, взаимодействующих с ЭВМ и
между собой при решении задач.
Связанное с иаучно-техинческой революцией неуклонное по-
вышение сложности возникающих научных, технических, управ-
168
ленческих задач требует оптимальной организации взаимодей-
ствия между людьми, совместно решающими задачу путем кол-
лективного формирования ее адекватной концептуальной модели.
Психологические аспекты проблемы оптимальной организации
взаимодействия индивидов, совместио создающих многоплано-
вую модель некоторой сложной реальности, актуальны как для
рационализации систем управления, так н для разработки слож-
ных научных проблем, таких, как комплексное освоение при-
родных ресурсов и охрана окружающей среды. Они актуальны
для создания крупных проектов и многих других задач, когда
их решение связано с синтезом больших объемов разноплановой
информации в ограниченные сроки. Снижение эффективности
иерархических систем управления, крупных научных и кон-
структорских коллективов во многих случаях происходит в ре-
зультате потерн информации при ее передаче от одного Звена
к другому.
Предстоит решить проблему создания методов оптимального
сочетания и использования прн решении каждой научно-техни-
ческой задачи всего относящегося к ней априорного опыта, за-
фиксированного в инструкциях, машинных программах, струк-
туре системы отображения информации (СОИН), а также потен-
циальных профессиональных н творческих возможностей коллек-
тива и каждого нз индивидов, участвующих в решении.
Системный подход и применение принципов многоуровневой
взаимной адаптации человека и машины позволили выдвинуть
проблему построения перспективных систем адаптивного инфор-
мационного взаимодействия типа гибридного интеллекта.
В основе идеи лежит, в частности, тот факт, что ЭВМ позво-
ляет организовать информационное взаимодействие людей, раз-
деленных во времени. Ранее была возможность передавать инфор-
мацию от предшественников к последователям лишь в пассивной
форме. Теперь ЭВМ, моделирующая процесс решения определен-
ной задачи кем-либо в прошлом, выполняя функции заместителя,
полномочного представителя авторов решения, может не только
влиять на ход решения той или подобной задачи кем-то в буду-
щем, но и признавать в ходе такого взаимодействия ошибочность
или отдельные недостатки первоначального решения. Эти свой-
ства ЭВМ позволяют достигнуть большей непрерывности накоп-
ления знаний, совершенствования способов решения научных
и технических задач.
Система гибридного интеллекта строится по принципам само-
организации н предназначена для уточнения задачи, дивергент-
ного генерирования широкого спектра идей н подходов к ее ре-
шению, отбора и контроля вариантов решения, конвергенции н
синхронизации всех участвующих интеллектов на определенных
отобранных подходах в целях синтеза адекватной модели изучае-
мой ситуации, нахождения н согласоваииой реализации оптималь-
ного решения задачи.
i 169
Процесс совместной интеллектуальной деятельности людей
н ЭВМ как компонентов системы гибридного интеллекта есть про-
цесс формирования адекватной интегральной модели объекта,
точно соответствующей возникшей задаче и реальной стратегии
ее решения, на обшем для всех компонентов языке. Далее на
этой основе формируется абстрактный алгоритм управления дан-
ным объектом или видом объектов (систем) для расширения фонда
знаний, которые фиксируются ЭВМ.
Такой процесс может осуществляться как переход коллек-
тива операторов от информационных моделей, индивидуальных
по языку, субъективных по соотношению с объективной реаль-
ностью, частных по назначению отражения к интегральным мо-
делям, адекватным структуре объекта и задачи.
В зависимости от конкретного хода решения и трудностей,
с которыми сталкивается ннднвнд-оператор, нз ЭВМ на видео-
терминал могут выводиться рекомендации об оптимальном зна-
чении ПФС- При этом в случае сверхнормативной задержки нлн
очевидных ошибок в информационной подготовке решения опе-
ративной задачи, а также по данным психофизиологического кон-
троля состояния оператора может проводиться упрощение кри-
териев оценки результатов. Возможно также ограничение неопре-
деленности задачи н числа степеней свободы перцептивной и
интеллектуальной деятельности, вплоть до предъявления одно-
значного алгоритма некоторого резервного решения нлн даже
до отстранения оператора от участия в управлении. В этом слу-
чае предшественники (проектировщики, программисты ЭВМ) бе-
рут па себя полноту ответственности за исход решения возник-
шей задачи.
Здесь необходимо остановиться на одной очень важной сто-
роне анализа взаимодействия человека с ЭВМ. Дело в том, что
человек, решающий экстренную техническую задачу, например,
связанную с оперативным изменением режима работы атомной
электростанции, может обращаться к обширной памяти ЭВМ н
извлекать нз нее рекомендации по решению данной или чаще
сходной задачи, заложенной в ЭВМ проектировщиками н про-
граммистами. Человеку-оператору, поставленному в чрезвычайно
трудные для интеллектуальной работы условия дефицита времени
н большой ответственности, бывает нелегко вести посредством
ЭВМ дискуссию с предшественниками несмотря на то, что он
имеет доступ к более полной конкретной информации.
Степень детерминации решения, принимаемого оператором,
априорными стратегиями решения, заложенными в ЭВМ проек-
тировщиками, может быть обобщенно выражена через коэффициент
s корреляции априорных н реальных стратегий. Значение
этого коэффициента определяет степень участия предшественни-
ков в актуальном решении, фактическую меру полезности проек-
тировщиков, если предложенные нмн решения эффективны в управ-
лении. Вместе с тем эта усредненная мера категоричности навязы-
170
вания предшественниками советов операторам должна рассматри-
ваться не только в психологическом аспекте, но и юридически —
как доля их ответственности за решения, оказавшиеся неадек-
ватными, ошибочными. Возникает юридический аспект органи-
зации взаимодействия человека с ЭВМ.
Необходимо рассмотреть также личностный и социально-
психологический аспекты этого явления. По индивидуальным
значениям r$Asp при ошибочных решениях можно судить о кон-
формности данного индивида, его склонности некритически сле-
довать советам ЭВМ. Обратная величина 1—будет харак-
теризовать устойчивость, самостоятельность личности данного
оператора в особых условиях — прн взаимодействии с ЭВМ.
Определенная для выработки успешных решений, эта величина
характеризует творческий вклад конкретного человека в решение
поставленных перед ннм технических заданий, решаемых с при-
менением ЭВМ. Современные инженерно-психологические ме-
тоды организации информационного взаимодействия позволяют
целенаправленно варьировать число степеней свободы оператора
при выборе нм решения, жесткость навязывания априорных стра-
тегий [161.
Адаптивные системы информационного взаимодействия типа
гибридного интеллекта особенно эффективны в условиях макси-
мальной ответственности и сложности задачи, при утомлении
или стрессе, когда резко снижается пластичность психических
процессов, ограничиваются возможности человека приспосабли-
ваться к внешним условиям, особенно сильно проявляются инди-
видуальные различия, наблюдается регресс профессиональных
умений.
Административная ответственность оператора, вызывающая
стресс, желание переложить принятие решения на более опытного
оператора, увеличение времени решения экстренных задач в си-
стемах гибридного интеллекта заменяется стремлением к твор-
ческому поиску. Развитие систем гибридного интеллекта должно
способствовать созданию условий для такого перехода путем:
введения быстродействующих моделей для предварительного про-
игрывания коллективного обсуждения вариантов решений; ге-
нерирования черновых вариантов решения и советов партнерами
и ЭВМ и представления их с категоричностью, адекватной досто-
верности; предоставления оператору права иа ошибку, опыт ко-
торой будет распространен среди операторов, программистов
ЭВМ, проектировщиков АСУ; введения статуса операторов-
исследователей; смены лидерства партнеров; выработки оптималь-
ных специальных языков и универсального языка взаимодей-
ствия.
Постановка проблемы создания систем гибридного интеллекта
по-новому определила требования к инженерно-психологическим
принципам вывода информации из ЭВМ для максимального
171
использования априорного опыта и оптимального согласования
его с реальными процессами решения задач нового типа. Преж-
ние принципы, например предложенные Маккормиком, были
ориентированы на длительное проектирование статических, неиз-
менных по своей структуре информационных панелей. В систе-
мах же гибридного интеллекта в ЭВМ должны рассчитываться
и затем выводиться па экран оптимальные состав и структура
отображаемой информации, точно соответствующие любой дина-
мической ситуации, решаемой задаче, требуемому уровню адап-
тации информации к пользователям, в том числе индивидуально-
адаптивному н групповому. Бесспорно требовалось существенно
расширить ассортимент возможных типов средств отображения
информации, их структур. Классификация таких типов по 18
основаниям приведена в работе [16J. Но главное — это наличие
инженерно-психологических принципов динамической оптими-
зации структур отображаемой информации в реальном масштабе
времени (в ритме работы операторов) участников системы гибрид-
ного интеллекта. Прн этом важно учесть, что результатом работы
системы гибридного интеллекта должно стать создание такой
интегральной информационной модели, которая была бы адекватна
реальной сложившейся ситуации, соответствовала оптимальным
значениям психологических факторов сложности решения, со-
держала минимум информации и была бы в то же время информа-
ционно полной для решения задачи.
Упомянем некоторые из вновь разработанных принципов под-
готовки в ЭВМ оперативной информации, выводимой участникам
системы гибридного интеллекта.
Принцип оптимальной лаконичности, предусматривает опти-
мизацию состава информационных элементов, выводимых нз
ЭВМ оператором, Число элементов рассчитывается в ЭВМ с уче-
том нх частных информационных мер, несущественные для ре-
шения задачи элементы исключаются.
Принцип автономности предусматривает декомпозицию управ-
ляемой системы. Если структура системы сложна и трудно обоз-
рима, опа разбивается иа автономные подсистемы, состав которых
рассчитывается в ЭВМ с учетом причинно-следственных, ста-
тистических н других связей между параметрами.
Принцип структурности предполагает придание отображе-
нию каждой автономной подсистемы на экране композиционно
завершенной, легко запоминаемой и опознаваемой формы.
Следует также упомянуть принципы акцента на элементах
контроля н управления, обобщения и унификации, простран-
ственного соотнесения элементов контроля и управления. Важны
также принципы использования привычных ассоциаций и стерео-
типов, стадийности, регулирования интенсивности потока сиг-
налов, комбинирования детальных и интегральных информацион-
ных моделей, наглядного отображения алгоритмов решения. Все
эти принципы подробно описаны в работе [16].
172
Рис 3.5, Пример структуры системы гибридного интеллекта для коллективного
решения сложных задач оперативного управления, проектирования, планиро-
вания, обучения на базе ада tn и иной информационно-вы числительной техники;
1 — операторы; 2 — пульты операторов; 3 — индивидуальные информационные модели;
4 —общая, интегральная информационная модель. 5 — мета-оператор, 6 пульт
мета-оператора. 7 - - психофизноло! ическая я другая информация о состоянии и дея-
тельности операторов, й — СОИН мета оператора. 9 - ввод индивидуальных данных
для синтеза интегральной модели, 10 — индивидуальное непосредственное изучение
объекта; Л --ввод индивидуальных запросов. J2 — индивидуально адаптированная
информация
Следует особо остановиться еще иа двух принципах, имею-
щих принципиальное значение для построения систем гибрид-
ного интеллекта. Это принципы разделения информации во вре-
мени и в пространстве.
Во времени информация может разделяться специальным обра-
зом между проектировщиками (скрытыми участниками решения)
и операторами (непосредственными участниками).
Кроме того, к операторам информация может поступать пор-
циями, соответствующими этапам решения задачи. При этом
достигается оптимальное распределение функций между проек-
тировщиками (программистами) и операторами (пользователями),
а также индивидуально-оперативная адаптация информации к не-
посредственным участникам.
В пространстве информация может разделяться, во-первых,
между отдельными непосредственными участниками системы гиб-
ридного интеллекта, во-вторых, иа одном н том же экране инди-
видуального или коллективного пользования, скажем, в центре,
может помещаться обобщенная информация, а иа периферии —
более детализированная.
Теперь, после того, как мы изложили основные принципы
подготовки информации и отображения ее участниками решения,
173
05ъе>гт
Рис. 3.6. Информационное отображение объекта (ЯОО) и информационные ото-
бражения блока / (ЯО Бл1} и других блоков отдельным оператором (С\, Од)
при линейно-блочной организации оперативного управления
можно перейти к рассмотрению вариантов структуры систем
гибридного интеллекта.
Структура системы гибридного интеллекта с пятью опера-
торами, каждый нз которых специализируется на анализе изу-
чаемого нли управляемого объекта в каком-то определенном
аспекте, показана на рис. 3.5. Первый оператор — специалист
по технологическому анализу, выполняемому с помощью мнемо-
схемы; второй — по структурно-динамическому, осуществляемому
с помощью схем динамических взаимосвязей между входными,
промежуточными и выходными параметрами объекта; третий —•
по анализу статических взаимосвязей'между параметрами, вы-
полняемому с помощью матриц; четвертый — по анализу при-
чинно-следственных свизей между событиями разных рангов;
пятый — по формальным алгоритмам и инструкциям по решению
задач. На основе индивидуальных, частных информационных мо-
делей операторы строят ситуативно адекватную интегральную
модель конкретной задачи.
Такая структура информационного и интеллектуального
взаимодействия между операторами является более гибкой и
прогрессивной, чем обычная независимая, «линейно-блочная»
организация их труда (рис. 3.6). В последнем случае каждый
оператор работает автономно в интервале порученных ему за-
дач; выход за пределы этого интервала может обернуться для
оператора и управляемого им объекта (блока) катастрофой нли
срывом задания.
В случае интегрально-факторной организации интеллектуаль-
ного взаимодействия между операторами (рнс. 3.7), свойственной
для систем гибридного интеллекта, резко расширяется набор
факторов и диапазон изменения нх значений, прн которых си-
стема действует эффективно и надежно (рнс. 3.8).
174
Объект
Рис 3.7. Информационное отображение объекта (ИОО) и информационные ото-
бражения первой частной структуры (ИО^) и других частных структур объекта
(У/05а—ИО$ъ) при интегрально-факторной организации взаимодействия опера-
торов (01—0а) в системе гибридного интеллекта
Применительно к деятельности операторов и представителей
других профессий в технике, производстве н науке под гибрид-
ным интеллектом мы понимаем систему интеллектов группы инди-
видов, выступающих в процессе взаимодействия прн решении
поставленной перед системой задачи лично (непосредственно,
явно, актуально) или скрыт-
но, посредством и иформа-
ционных носителей (книг,
инструкций, машинных про-
грамм, автоматизм ровапных
обучающих систем и т. п.),
материализующих потен-
циальный интеллектуальный
вклад предшественников дан-
ного процесса решения, раз-
вертываемый с помощью
информационно-вычислитель-
ной системы синхронно с
текущим процессом решения
и с учетом реальных значе-
ний психологических факто-
ров сложности решения.
Система гибридного интел-
лекта предназначена для вы-
Рис. 3 8. Сочетание частных стра-
тегий операторов при интегрально-
факторной организации системы
гибридного интеллекта
175
полпенни функций, принципиально непосильных для одного интел-
лекта в заданных условиях и интервалах критериев эффектив-
ности. В этом аспекте разработка принципов построения систем
гибридного интеллекта основывается иа идеях об усилителе
умственных способностей человека (У. Р. Эшби, 1956 г,), симбиоза
человека и машины (Дж. Ликлиидер, 1960 г.), совокупного интел-
лекта коллектива (Б. Ф. Ломов, 1975 г.).
В более узком смысле под гибридным интеллектом мы пони-
маем адаптивные системы взаимодействия, предназначенные для
интенсификации обучения и решения интеллектуальных задач,
оптимального использования способностей каждого оператора-
индивида и возможностей ЭВМ, автоматизированных обучаю-
щих систем (ДОС) и других технических средств деятельности,
обучения и взаимодействия для составления интегральных мо-
делей объектов и систем для прогнозирования их динамики и вы-
работки управляющих решений. Можно выделить следующие осо-
бенности систем гибридного интеллекта:
многоуровневая взаимная адаптация компонентов системы,
функционирование партнеров как единого оператора, общие
ответственность и престиж, гибкое перераспределение лидерства
и вспомогательных функций между партнерами в зависимости
от конкретной задачи и хода ее решения;
совместный анализ и синтез информации, адаптированный
к индивидуальным особенностям партнера, принимающего в дан-
ном случае решение, и направленный иа формирование у него
адекватной модели ситуации как основы принятия решения;
обработка и представление информации в виде, соответству-
ющем оптимальным значениям психологических факторов слож-
ности решения;
антропоцентрический подход к синтезу информационно-вычис-
лительных систем.
В качестве гибридного интеллекта могут выступать ие только
системы человек — ЭВМ, по и группа людей, располагающая
информационно-вычислительным комплексом, большие коллек-
тивы операторов или ученых и др.
Таким образом, психологические проблемы гибридного интел-
лекта охватывают исследование процессов принятия решения
в условиях общения (взаимодействия) человека не только с ЭВМ,
но и с другими людьми, преодолевая тот разрыв, который, как
отмечал А. Чаианис, имеется между психологией общения и
проблематикой диалоговых систем человек — ЭВМ. Сюда же
включается и решение инженерно-психологических проблем опти-
мального синтеза и адаптации учебных информационных моделей.
Бытующий в инженерной психологии функционализм в изуче-
нии психических процессов не соответствует задачам синтеза
систем гибридного интеллекта. На уровне индивидуальной адап-
тации функционализм необходимо дополнить методами дифферен-
циальной психологии, включая в круг учитываемых психических
176
свойств человека-оператора его индивидуальный характер, тем-
перамент, способности. Более того, здесь со всей остротой прояв-
ляется необходимость привлечения методов изучения психологи-
ческой структуры личности. Для оптимизации оперативного
взаимодействия человека с ЭВМ н другими людьми важны такие
характеристики личности, как устойчивость, последовательность
поведения, относительная независимость поведения от непосред-
ственных воздействий ситуации н априорных рекомендаций, за-
ложенных программистами в ЭВМ.
Структура и средства информационного взаимодействия в гиб-
ридном интеллекте выбираются на основе принципов многоуров-
невой адаптации к участникам. Система гибридного интеллекта
строится по принципам самоорганизации. Она предназначена для
уточнения задачи, дивергентного генерирования широкого спектра
идей и подходов к ее решению, отбора и контроля вариантов ре-
шения, синхронизации (конвергенции) всех участвующих интел-
лектов на определенных отобранных подходах с целью синтези-
ровать адекватную модель изучаемой ситуации н достичь опти-
мального решения задачи.
Процесс совместной интеллектуальной деятельности студентов
н ЭВМ как компонентов системы гибридного интеллекта есть
процесс формирования абстрактного алгоритма решения управле-
ния данным объектом. Такой процесс может осуществляться как
переход коллектива операторов от индивидуальных но языку и
субъективных по соотношению с объективной реальностью н между
собой (интуитивных) отражений с использованием ассоциативных
информационных моделей (ИМ) к психическим моделям, адекват-
ным оперативной структуре задачи, н к возможности построения
абстрактных ИМ. Это и есть путь к гибридизации участвующих
интеллектов.
Однако после замены ассоциативных ИМ абстрактными, т. е,
после нахождении алгоритма, выбранный круг оперативных
задач решен. Иначе говоря, к этому моменту оказываются исчер-
панными творческие функции коллектива, стремившегося к ма-
ксимально согласованной и эффективной (ио показателям слож-
ности, по приближению н л>т) работе в качестве гибридного
интеллекта. Это значит, что процесс гибридизации может совпа-
дать с процессом поиска решения, а момент решения, означающий
момент «интеллектуальной гибридизации», есть одновременно
утрата смысла взаимодействия. Однако для некоторого класса
задач «гибридизация» может продолжаться и далее, пока все
задачи этого класса не окажутся решенными. Взаимная адаптация
всех взаимодействующих интеллектуальных единиц будет иметь
микроиитервалы (в пределах решения одной задачи) и макро-
интервалы (классы задач и проблем).
Главная особенность интеллектуальной гибридизации — это
достижение некоторого единства отражения внешнего мира в аспек-
те возникшей задачи, выражаемого на общем универсальном языке,
177
Одной из разновидностей интеллектуальной гибридизации !
группы операторов, технологов, специалистов по автоматизации ;
является машинная программа автоматического управления тех-
нологическим объектом. Полученный таким образом искусствен-
ный интеллект есть граничный случай гибридизации естественных
интеллектов. |
Главным условием возникновения гибридного интеллекта яв- !
ляется необходимость многостороннего (в разных аспектах н на
разных субъективных языках) отражения некоторых условий i
решаемой задачи. ;
По методологии построения система гибридного интеллекта
является антиподом систем искусственного интеллекта. Крити-
куемый иногда психологами машнноцентрнзм в теории н прак-
тике научного направления, именуемого искусственным Интел- ।
лектом, на наш взгляд, является адекватной идеологией этого ,
направления, целью которого является создание автономных j
машинных программ решения интеллектуальных задач. Прн
этом, вообще говоря, не ставится цель моделирования психиче-
ских процессов; построение программ может основываться на
совсем иных принципах, чем мышление человека, н притом опере-
жать исследования по психологии мышления. Одновременно
с этим не ставится цель н оптимизации психологической струк-
туры деятельности человека, взаимодействующего с системой
искусственного интеллекта, поскольку присутствие здесь человека
рассматривается как явление временное, вынужденное — до мо-
мента разработки программ автоматического выполнения полного
пабора функций. Стратегия проблематики искусственного интел-
лекта — совершенствование машин, ее интеллектуального по-
тенциала.
Напротив, во всех, в том числе н в человеко-машинных, ва-
риантах систем гибридного интеллекта человек всегда остается
центральной фигурой, а машинные компоненты системы — лишь
средствами его труда. Стратегия проблематики гибридного интел-
лекта— совершенствование человека, повышение творческого
мыслительного потенциала индивидов и коллективов.
Таким образом, системы гибридного интеллекта по самой
своей сутн являются антропоцентрическими системами в отлнчие
от машипоцентрнческнх систем искусственного интеллекта. В си-
стемах гибридного интеллекта ЭВМ и другие технические средства
являются вспомогательными элементами, придатками человека,
его деятельности. В отличие от этого в человеко-машинных ва-
риантах систем искусственного интеллекта человек часто оказы-
вается придатком машинных компонентов, занимаясь нх под-
страховкой иа случай выхода нз строя в результате недостаточной
надежности, либо дополнением машины прн возникновении необ-
ходимости выполнения непредвиденной или пока не адгоритмнруе-
мой задачи.
Необходимо подчеркнуть, что системы гибридного интеллекта
178 . -' : .. j
и искусственного интеллекта являются не только антиподами,
но и диалектически переходят друг в друга. Например, если круг
творческих задач, решаемых человеком в системе гибридного
интеллекта, сужается, а накопленный опыт но их решению до-
статочен для формализации, то доведение такой формализации
до машинных программ с помощью человека может быть сформу-
лировано как новая задача системы, дальнейшая организация
работы которой должна быть перестроена по принципам искус-
ственного интеллекта.
Очень часто приходится наблюдать преждевременные попытки
построить систему искусственного интеллекта для функций, да-
леких от полной алгоритмизации. Участие человека в таких си-
стемах очень длительно и связано с выполнением сложных твор-
ческих и ответственных задач. В то же время машипоцентрнче-
ский подход, примененный к системе как искусственному интел-
лекту, предполагает разделение функций между человеком н
машиной, исходя в основном нз наличных функциональных воз-
можностей машины. Оставшиеся функции вменяются в обязанность
человеку как вспомогательному, временному (до набора форма-
лизованных алгоритмов) компоненту системы. Естественно, что
в большинстве случаев организованная ио такой машипоцентрн-
ческой методологии деятельность человека не имеет цельной
психологической структуры. Должны быть разработаны и узако-
нены нормы на допустимые функции и условия и ограничения
ио длительности труда человека в системах искусственного интел-
лекта.
Кроме различия в философской, методологической трактовке
машнноцентрнческой концепции искусственного интеллекта и
антропоцентрической концепции гибридного интеллекта, отнесе-
ние системы к одному нз этих типов имеет и чисто практическое,
организационное значение. Если для создателей системы искус-
ственного интеллекта исходными, основополагающими служат
инженерно-технические требования, то для разработчиков систем
гибридного интеллекта таковыми являются требования психоло-
гии.
3.3. РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
В ПРИРОДЕ, ОБЩЕСТВЕ, ТЕХНИКЕ
Термин гибридный интеллект мы применяем как наиболее
общее понятие, обозначающее совместное прогнозирование, в ко-
тором участвуют многие индивиды, располагающие частными
моделями процессов взаимной адаптации, так что они совместно
синтезируют качественно более адекватную модель прогнозируе-
мых процессов. Причем надо учитывать не только индивидов,
лично участвующих в совместном решении (в этом случае лучше
всего подошел бы термин коллективный интеллект), по и инди-
видов, результат интеллектуальной деятельности которых пред-
179
ставлен посредством искусственных объектов и систем (жилищ, '
орудий труда, книг, программ ЭВМ и т. д.). j
Понятие гибридный интеллект более широкое, чем искусствен- ।
иый интеллект. Дело в том, что системы искусственного интел- |
лекта всегда основаны на объединении, гибридизации интеллек- 1
то в разных людей. Иначе говоря, системы искусственного и и тел- |
лекта всегда являются системами гибридного интеллекта. Однако j
обратное неверно: системы гибридного интеллекта не всегда
являются системами искусственного интеллекта. В обществе и
природе существуют многие естественные системы гибридного
интеллекта.
Система гибридного интеллекта может рассматриваться как >
этап в переходе от случайной неорганизованной творческой де-
ятельности в решении задач нового класса к автоматизирован-
ному решению этих задач в системах искусственного интеллекта.
Такая эволюция способов и систем решения задач рассмотрена на
примере САПР А. А. Самарским.
Особые перспективы применения принципов гибридного интел-
лекта связываются с решением задач проектирования (в первую
очередь, в САПР), оперативного управления сложными системами,
прогнозирования и планирования развития народного хозяйства,
а также с комплексными научными исследованиями. Одиако само t
собой разумеется, что успех практического применении идей,
принципов н систем гибридного интеллекта зависит целиком и
полностью от того, насколько специалисты- - участники системы ’
гибридного интеллекта — подготовлены к работе в творческих
коллективах на базе адаптивной информационно-вычислительной
техники. Следовательно, освоение принципов и систем гибрид-
ного интеллекта должно начинаться с вузов, где готовят таких
специалистов Потому разработка и реализации принципов гиб-
ридного интеллекта должна быть предпринята прежде всего
в системе высшей школы. Однако переход к этим принципам тре-
бует большой гибкости и энтузиазма.
Новую теоретическую концепцию невозможно внедрить в со-
знание людей, твердо стоящих на позициях устоявшейся теории,
если не разрушить частично эту старую теорию, не поставить ее
в такие условия, правомерность которых вполне очевидна, ио
в которых старая теория не эффективна.
В практике, например в промышленном производстве, новые
условия, при которых устаревшая технология не может обеспе-
чить выполнение возросшего плана, задаются общественными по-
требностями, определяются самой логикой научно-технического
прогресса страны.
В теоретических исследованиях, как правило, учитываются
факторы, требования, условия, которые еще не стали реальностью.
Сила теории как раз и состоит в ее способности прогнозировать,
в опережающем характере ее развития, в том, что оиа ставит мо-
дели объектов и систем в те условия, которые будут с той или
180
иной вероятностью реализованы в будущем. В момент исследова-
ния такие новые условия носят необязательный, неочевидный
характер. Поэтому требуется достаточная убедительность доказа-
тельства необходимости рассмотрения старой теории в новых
условиях, которым эта теория ие адекватна, что приведет к необ-
ходимому подрыву авторитета старой теории, склонив ее сторон-
ников к необходимости изучения н перехода к новой предлагаемой
теории.
Естественна консервативность приверженцев старой теории,
поскольку эффективность их исследований в период частичного
разрушения этой теории н трансформации ее в новую теорию
будет существенно снижена. Чем меньше приверженность старой
теории, чем более дивергентна точка зрения ученых, тем легче
они воспринимают и применяют новую теорию.
В то же время люди, не следующие никакой теории (иначе
говоря, попросту не являющиеся теоретиками), вообще не способны
воспринять новую теорию. Они обычно утопают в анализе мелких
конкретных деталей новой теории, выдвигают непомерные, по-
спешные требования к ее практической реализуемости и полез-
ности и ие охватывают теорию, ее суть как целое, развивающееся,
эффективное в перспективе.
Таким образом, теоретик-консерватор, хоть и с огромным тру-
дом, по все же способен воспринять новую теорию, в то время
как практик, не имеющий опыта теоретической работы, нередко
вообще не способен трансформировать свою структуру-стратегию
в такую, которая необходима для освоения и развития новой тео-
рии
В учебных целях систему гибридного интеллекта можно трак-
товать и реализовать как коалиционную деловую игру на базе
адаптивной информационно-вычислительной техники.
Принципиальное отличие методологии системы гибридного
интеллекта от традиционной методологии инженерной психоло-
гии состоит в том, что вместо анализа вариантов и попытки вы-
брать из них «оптимальный» проводится синтез разных вариантов
решений, объединение скрытых и непосредственных участников
решения. Если любой «оптимальный» вариант был всегда специа-
лизирован и действительно оптимален только в пределах узкого
класса задач, то система гибридного интеллекта оптимально дей-
ствует в очень широком диапазоне ситуаций, намного превыша-
ющем сумму классов задач, которым адекватны индивидуальные
информационные модели участников системы Особую роль в груп-
повом варианте систем гибридного интеллекта играет метаопера-
тор — специалист по взаимной адаптации участников, контролю
за их состоянием, перераспределению функций, организации
гибкой иерархии между ними.
Кроме группового варианта, возможен и индивидуальный
вариант системы гибридного интеллекта, в котором особо повы-
шенные требования предъявляются к оператору-универсалу и
181
еще более высокие — к скрытым участникам системы — проекти-
ровщикам и программистам, которые должны обеспечить особенно
точную индивиду ал ьно-оперативную адаптацию информации к опе-
ратору. Вариант структуры системы гибридного интеллекта с ком-
плексным представлением частных информационных моделей за-
дач каждому участнику решения — оператору — показан иа
рис 3 5
Принципиально можно себе представить варианты системы
гибридного интеллекта, предлагаемые одним участником или
очень большим числом участников Появление техники «телекон-
ференций» и информационно-вычислительных систем массового
пользования делает возможной реализацию принципов гибридного
интеллекта с участием людей, разделенных большими расстоя-
ниями.
В каждом случае необходимо определение оптимального со-
става участников системы для минимизации времени принятия и
реализации решения с достаточно высокой надежностью и эффек-
тивностью
В сфере планирования и управления народным хозяйством
развитие вычислительной техники может в дальнейшем привести
к созданию единой общегосударственной автоматизированной
системы обработки информации. Такая система может сыграть
совместно с ее программистами и пользователями роль гибрид-
ного интеллекта общегосударственного масштаба
Системы гибридного интеллекта будут способствовать наиболее
эффективному осуществлению сознательного планомерного кон-
троля процесса развития общества
В дальнейшем, нри достаточно полной реализации принципов
систем гибридного интеллекта, возможно, удастся получить син-
хрон ио-резонансный эффект в интеллектуальном взаимодействии,
при котором интегральная проблемно ориентированная модель
объекта и субъективно оптимальные значения психологических
факторов сложности решения будут достигаться максимально
быстро Это позволит резко снизить затраты времени на нахожде-
ние сложных решений и их реализацию
Оптимальными значениями психологических факторов слож-
ности считаются те, которые обеспечивают достижение заданной
цели (поиск и реализацию решения задач) при минимальном зна-
чении выбранного критерия сложности (времени решения, числа
ошибок, показателей психофизиологической напряженности и др.).
Основной целью проектирования и апантации систем человек —
ЭВМ является организация взаимодействия априорных и реаль-
ных стратегий принятия решений, обеспечивающего оптимальные
значения психологических факторов сложности. При этом важ-
ное значение имеют возможности ЭВМ постепенно и притом кон-
тролируемо наращивать, реконструировать модели процессов
решения задач, воспроизводить их и консервировать (сохранять
в неизменном виде). 4
182
Одним из типичных приемов общения людей, действующих
в разные времена, может служить работа оператора с системой
отображения информации (СОИН) или ЭВМ в диалоговом режиме
Корреляция между структурой СОИН и советами ЭВМ отражает
степень согласия или несогласия операторов с «собеседником» —
разработчиками СОИН и программистами, которые в дальнейшем
на основании анализа деятельности операторов могут изменить
свое мнение, способ и категоричность его выражения или господ-
ствующую стратегию решения задач определенного класса.
Применение принципов гибридного интеллекта может иметь
особое значение для совершенствования высшего образования,
перестройка которого происходит в нашей стране Подготовка
специалистов к коллективному научно-техническому творчеству,
воспитание у них способностей и стремления к коллективному
интеллектуальному труду представляет собой одну из централь-
ных задач советской высшей школы Единую государственную
систему непрерывного образования можно в известном смысле
рассматривать как механизм синтеза национального гибридного
интеллекта.
Современная инженерная психология создала значительный
арсенал технических информационных средств, соответствующих
различным индивидуальным психологическим особенностям людей
и условиям решения ими учебных, технических и оперативных
задач Эксперименты показали, что различные формы отображения
обусловливают разные эмоциональные реакции и состояния участ-
ников совместного решения. Например, упоминавшиеся уже
абстрактные средства отображения информации, как правило, не
вызывают стрессовых состояний, поэтому операторы, пользую-
щиеся СОИН этого типа, могут с «холодной головой» контролиро-
вать действия тех операторов, которые пользуются ассоциатив-
ными СОИН. В свою очередь, последние будут стимулировать
более быструю, активную работу операторов, работающих с аб-
страктными СОИН, в случае возникновения опасных (аварийных)
ситуаций
Повышение опасности условий деятельности, ужесточение
дефицита времени, отводимого иа принятие решений, в значи-
тельной степени переводят деятельность иа более низкие уровни
психики; повышая роль эмоциональных и других подсознатель-
ных процессов При этом человек легче поддается влиянию струк-
туры технических средств и в этом смысле больше зависит от
программы взаимодействующей с ним машины Кроме того, именно
в этих условиях проявляются глубинные, филогенетические осо-
бенности поведения и биологические интересы индивида как пред-
ставителя биологического вида человечества.
Эти интересы и особенности поведения в результате их дина-
мичности и чрезвычайной сложности прогнозирования нельзя
считать достаточно познанными, чтобы жестко программировать
или выполнять вместо человека, объявляя его недееспособным и
,183
выключая его из системы управления в принципиально новых
ситуациях. Отключение или управление поведением человека,
хотя и входит в арсенал методов индивидуальной адаптации СЧМ,
однако приводит к тому, что данный человек фактически пере-
стает быть полноправным представителем вида, его «разведчиком»
в новой ситуации внешнего мира. Систематическая передача функ-
ций человека в стрессовых ситуациях устройствам искусственного
интеллекта приведет к неконтролируемому искажению интересов
человечества и может нанести ему вред, последствия которого
невозможно прогнозировать.
Дело здесь вовсе не в пресловутой борьбе «сообщества» ЭВМ
против людей, а в опасности неадекватного отражения и учета
социальных и биологических интересов человечества в искусствен-
ном мире машин с их априорными стратегиями, в том, что системы
искусственного интеллекта не способны прогнозировать модифика-
цию социальных и биологических интересов человечества при из-
менении условий его жизни н деятельности.
Такой прогноз является главнейшей прерогативой системы
гибридного интеллекта. Стремительность изменения техники,
условий жизни и деятельности людей требует создания таких
систем, с тем чтобы повысить адекватность прогнозирования н
скорость реакций людей на те или иные изменения внешнего
(искусственного и естественного) мира.
Синтез разветвленных, глобальных систем информационного
взаимодействия по принципам гибридного интеллекта — необхо-
димое условие своевременного решения проблем путем подбора
и перестройки оптимального состава участников и организации
сотрудничества между ними, создания и всесторонней оценки
прогнозов, апробации н ассимилирования полученных результа-
тов в нарастающем ритме иаучио-техиической революции.
Создание систем гибридного интеллекта необходимо в свете
возрастающей информационной сложности и дефицита времени
в решении социальных, технических, экологических и энергети-
ческих проблем, как компенсация медленной естественной эво-
люции индивидуальных интеллектуальных способностей людей и
способ оптимального интегрирования этих способностей для со-
ставления более достоверных прогнозов.
Есть основания полагать, что совместные формирование и реа-
лизация прогноза (динамики условий жизни) являются важными
факторами эволюции. Таким образом, идея систем гибридного
интеллекта заимствована нами из опыта биологической эволюции.
Для создания фундаментальной теории и методов совершен-
ствования прогнозирования развития систем взаимодействия людей
с вычислительной техникой необходимо изучить, как возникли и
развивались интеллектуальные системы в природе, в человеческом
обществе, как развивались и совершенствовались орудия труда.
Для решения проблемы общения человека с ЭВМ на «естествен-
ном» языке необходимо определить, какой именно язык может
184
считаться естественным для таких систем. В свою очередь, это
невозможно определить, не изучив историю «общения» людей
с различными видами орудий труда.
Можно попытаться провести параллель между трудностями общения людей,
особенно разных поколений (скажем, отцов и детей), и общения между человеком
и ЭВМ. Считается, что эффект общения положителен, если между людьми, со-
вместно решающими задачу, взаимоотношения нейтральные или положительные,
и эффект отрицателен при негативных взаимоотношениях.
На самом деле зависимость более сложная. В частности, можно предположить,
что люди с более чувствительной нервной системой, способные уловить даже
малые колебания параметров внешней среды, подвержены большим колебаниям
при вынесении окончательного суждения, чем люди с менее чувствительной нерв-
ной системой. Ирн совместном вынесении суждения последние выражают свое
мнение с большей уверенностью, чем первые. В результате средняя точность
совместного решения будет более низкой, чем точность индивидуального решения
более чувствительных участников.
Различия между людьми, затрудняющие общение между ними, необходимым
образом обусловлены эволюционно-историческим развитием. I (апример, типы
темпераментов, открытые И. [1. Павловым, могут трактоваться как разнообра-
зие индивидуальностей, необходимое для создания эффективного гибридного
интеллекта, в котором представлены люди, способные чутко улавливать и реа-
гировать на быстрые кратковременные изменения среды (холерики), а также
люди, склонные к оптимистическим прогнозам и готовые активно нх реализовать
(сангвиники). Кроме того, должны быть уравновешивающие сангвиников пес-
симисты, меланхолики и консервативные люди, прочно удерживающие и выпол-
няющие тот прогноз, вокруг которого ранее они уже синхронизировались (флег-
матики).
Конечно, такое деление людей — участников прогнозирующего
гибридного интеллекта - очень грубое и приближенное. В зави-
симости от условий жизни и их динамики могут усиливаться и
другие качества, которые внешне выступают как основные или
побочные свойства индивидуальной психологии. Для нас особенно
важны свойства индивидуальных и коллективных интеллектов.
Интеллект человека может быть ориентирован иа решение соб-
ственных, внутренних (интровертных) задач и носить преимуще-
ственно неосознаваемый характер. В известном смысле интеллект
индивида, взаимодействие всех его органов в процессах прогно-
зирования можно рассматривать как гибридный интеллект. Созна-
ние отражает деятельность интеллекта личности индивида как
участника совместного, коллективного мышления. Объективный
мир познается человеком не только и не столько непосредственно,
самостоятельно, сколько посредством других людей, поскольку
каждая индивидуальная модель всегда очень неполна.
Положительный эффект совместного решения задач, непосиль-
ных никому в группе индивидуально, не исключает того, что
коллективное решение может быть необозримым по процессу и
неосознаваемым ио результату для каждого участвующего инди-
вида.
Биологический вид раздает своим индивидам способности —
задания. Способности различаются по характеру и уровню. Адек-
ватное применение индивидом способностей для формирования
прогноза, синхронизации популяции на прогнозе и его реализации
[85
поощряется видом. Поощрение может выражаться в высокой
работоспособности, радости творчества, физическом здоровье,
долголетии.
Если индивид в прогнозе адекватно использует данные ему
способности, то эта его активность будет непременно сопровож-
даться радостью творчества. «Муки творчества» — это акт на-
силия над природными способностями, использование их не по
назначению. Даже в случае достижения внешнего успеха (созда-
ния признанного прогноза) в этом случае весьма вероятны тяже-
лые издержки в виде ухудшения физического или психического
здоровья.
Высокие природные способности есть залог высоких поощре-
ний или наказаний индивиду в зависимости от опенки видом ре-
зультатов применения индивидуальных способностей. Высокие
способности призывают к активной н эффективной прогностиче-
ской деятельности. Есть старое мудрое выражение: кому много
дано, с того многое н спросится.
При малых способностях и возможное поощрение и возможное
наказание соответственно меньше, чем при высоких.
Известно множество примеров тяжелейших жизненных круше-
ний талантливых людей. Когда мы говорим о наибольшем наказа-
нии одаренных индивидов за ошибочный прогноз, отказ от реали-
зации данного прогноза нли полное отсутствие такового (элемен-
тарная лень), то имеем в виду не только неизбежную расплату
популяции за дезадаптацию к изменениям окружающей среды.
Страдают от этого все члены популяции, однако различие
в нх реакции будет обусловливаться дифференциацией чув-
ствительности к возникающему или усиливающемуся диском-
форту.
Расплата психобиологическая приходит намного раньше, чем
социальный или экологический дискомфорт от прежних ошибок
в прогнозе. Эта расплата носит, как н прогноз, опережающий ха-
рактер. Например, тяжелый психический сдвиг может постигнуть
одаренную лнчность вследствие неадекватного применения способ-
ностей (аванса, а не безвозмездного дара, полученного от вида)
намного раньше, чем проявятся последствия отсутствия прогноза
илн его ошибочности. Для окружающих такой психический сдвиг
может выглядеть как случайный, немотивированный. В то же
время мотивация будет и притом очень глубокая. Лежит она
в сфере очень сложных н мнообразных взаимоотношений индивида
и вида, человека н общества. Непостижимость для разума всего
многообразия таких взаимоотношений н нх «роковых» последствий
для многих индивидов, возможно, явилась одним нз психобиоло-
гических истоков религий.
Индивидуальное интеллектуальное развитие зависит не столько
от объема и других параметров мозга индивида, сколько от разно-
образия н детальности языка, уровня и масштабов интеллектуаль-
ного сообщества.
186 '.
При общении индивид пользуется помощью других индивидов.
Оии для него служат внешней памятью, поставляют недоступную
ему самому информацию, берут на себя львиную долю труда по
формированию прогноза, часто поставляют готовый прогноз,
вовклекая его в синхронизацию, служат критериями истины в ходе
общественной практики.
Порождение новой информации, приобретение знаний проис-
ходят путем складывания частных (осознаваемых, а чаще неосо-
знаваемых) самих по себе незначительных аспектов, обрывков,
проекций того явления, которое должно быть Открыто.
Таким образом, поначалу ннкто не владеет повой информацией
в достаточном для опознания (и тем более применения) виде.
И только как результат взаимодействия постепенно (хотя может
быть и очень быстро) возникает новое знание. Это знание приобре-
тает управляющую силу лишь впоследствии, когда участники
синхронизируются на нем.Совместные интеллектуальные процессы
включают в себя такие этапы, как суммирование, систематизация
(структурирование), опознание, признание, синхронизация, интел-
лектуальный резонанс и реализация решения.
Психологические исследования структуры личности творче-
ских (креативных) людей, проведенные Е. П. Торренсом, X. Лит-
тоном, К. Р, Роджерсом и другими учеными, показали, что креа-
тивы достаточно четко распадаются на две противоположные
группы. Одну группу характеризует проявление как интеллек-
туальной, так и социальной инициативы. Этой группе присущи
стремление к доминированию, смелость в отстаивании своих
идей, активное социальное и информационное взаимодействие.
Другая группа отличается такими чертами личности, как неуве-
ренность, стремление к одиночеству, непопулярность среди людей.
Информационное взаимодействие является необходимым усло-
вием творчества представителей обеих этих групп. Однако для
второй группы такое взаимодействие в форме непосредственного
общения отягощено личностными трудностями прямых социаль-
ных контактов, часто создающих отрицательный эмоциональный
фон и потому снижающих эффективность информационного взаи-
модействия.
Применение принципов адаптивного информационного взаи-
модействия в системах гибридного интеллекта позволит повысить
эффективность такого взаимодействия для социально «неконтакт-
ных» креативов, обычно предпочитающих работать в одиночку.
Большой вклад в развитие учения об общении внес В. М. Бехтерев, назвав
эту область знаний коллективной рефлексологией в одноименной книге. В то же
Время нельзя согласиться с его мнением о субъективности психологии: «Как
известно, социология опиралась до сих пор на две научные дисциплины: биоло-
гию и психологию. Поскольку биология дает этой пауке прочный объективный
базис, постольку психология, как субъективная наука, делает ее положения
шаткими. С нашей точки зрения не должно быть в социологии психологических
доктрин, как доктрин субъективного характера, н социология, чтобы быть наукой
строго объективной, должна опираться главным образом на две науки — бноло-
187
Г * * * J » •
- 1 - л ” л >
' ‘ ’ . . ‘ -г
гию и разрабатываемую мной рефлексологию, из которых последняя должна
заменить собою психологию всюду, где дело идет о познании сторонней челове-
ческой личности и, в частности, сторонних индивидов, входящих в состав кол-
лектива».
В. М. Бехтерев характеризовал диалектику биологического и социального
в развитии индивида: «Личность первоначально развивалась под влиянием как
биологических, так и социальных факторов, позднее же преимущественно, хотя
и не исключительно, под влиянием социальных факторов, поэтому личность
должна быть признана явлением биосоциального происхождения». Эти идеи
развивались в 60-х годах XIX века Курно в «Трактате о связи основных идей
в науках и истории», Лацарусом в книге «Жизнь души», позднее Льюисом («Про-
блемы жизни и духа», 1874 г., «Физиологические основы духа», 1877 г.).
В XIX в, попытки создать психологию народов, социальную и коллективную
психологию предприняли Вупд, Стейнзел, Дауголл, Копельман. Они изучали
психологию сообщества с единым разумом, ощущением и г. п.
В. М. Бехтерев поддерживал точку зрения А. Копсльмана, который призна-
вал, что социальные продукты, являясь произведением отдельных лиц, обладают
характером заключающегося в них объединения индивидуальных продуктов,
но он не считал возможным делать из этого факта заключения о единстве созна-
ний создающих их индивидуумов, народа.
Конечно, прав В. М. Бехтерев, утверждая, что психическая деятельность,
или, как он выражался, «соотносительная деятельность отдельных лиц, находя-
щихся н собраниях и группах, благодаря взаимодействию друг на друга дает
в результате продукты социального творчества, ничуть не утрачивая своей само-
бытности и не сливаясь вместе с другими в общую единую психику или «единую
душу».
В. М. Бехтерев цитирует книгу Г. Лебона «Психология народов и масс»:
«Героизм, самоотвержение являются гораздо чаще двигателями толпы, чем от-
дельного человека. за коллективной жестокостью чаще нсего кроется убеждение,
идея справедливости, потребности в нравственном удовлетворении, совершенное
забвение личных интересов, жертва интересам общим — одним словом, совершен-
ная противоположность эгоизму».
В. М. Бехтерев подробно проанализировал роль слова, музыки, мимико-
соматических реакций в объединении индивидов. Он признавал большое значе-
ние взаимовнушения, взаимоподражания и взаимоиндукции как объединяющих
факторов.
В. М. Бехтерев проводил опыты по телепатии с собаками и людьми и считал
их результаты вполне успешными. Заключая их описание, он писал: «Все выше-
сказанное приводит к выводу, что опыты с так называемым «мысленным» внуше-
нием или — точнее с непосредственным индуцированием удаются как ла нерв-
ных людях, так и на животных. А это убеждает нас в том, что и в толпе кроме
взаимовнушения и так называемой заразы, вызывающей непосредственное под-
ражание, должен действовать еще особый фактор а виде прямого воздействия
путем непосредственной передачи возбуждения центров одного индивида соответ-
ствующим центрам другого индивида».
В первом томе своей «Системы социологии» П. Сорокин писал, что идея,
как бы примитивна она ни была, повелительно толкает человека сообщить ее
сочеловеку. Переживания радости, горя, печали, страха требуют отклика со
стороны других, Радость заставляет человека «излить» ее другому, горе требует
утешения, страх, колебание требуют успокоения и одобрения, ненависть толкает
к отмщению. Желание что-либо сделать толкает человека к другому, чтобы при-
влечь его к работе по осуществлению поставленной цели. Все эти переживания
стремятся «выйти» за пределы индивидуальной души и делают необходимым
обмен с другими индивидами, и чем они острее, тем Интеле и и нее, тем сильнее тяга
к сочеловеку, возбуждаемая ими. Невидимыми, но действенными связями эти
потребности объединяют людей и притягивают их взаимно, подобно невидимой,
но действенной силе магнита, притягивающего железо.
Условные рефлексы рассматриваются В. М. Бехтеревым как простейшие
экстраполяционные рефлексы. При этом он, изучая психологические процессы
в коллективе или массе людей, сравнивал их с организмом, осуществляющим
188
рефлекторную деятельность. Более того, он пытался перенести на психологию
коллектива законы физики, такие, как законы сохранения энергии, пропорцио-
нального соотношения скорости движения с движущей силой, тяготения, оттал-
кивания, равенства действия и противодействия и др- В, М. Бехтерев собрал,
проанализировал и обобщил огромный фактический материал по психологиче-
ским явлениям в массах и коллективах. Особый интерес представляют его на-
блюдения таких явлений в революционные периоды 1905—1907 гг. и 1917 г.
Таким образом, В. М, Бехтерев во многом предвосхитил идеи гибридного ин-
теллекта.
Термину «гибридный интеллект» мы сознательно придали
явный биологический оттенок. Тем самым подчеркивается тот
факт, что гибридный интеллект является не только психологиче-
ским феноменом, но и биологическим. Синхронизированный гиб-
ридный интеллект способен управлять не только психологией, но
и биологией животных и человека. В качестве преимуществ можно
указать иа явления массовых самоубийств животных, поразитель-
ной стойкости людей во время войны к простудным заболеваниям
и т. д.
Что первично и что вторично в явлениях, связанных с гибрид-
ным интеллектом: психологическое нли биологическое? Этот
вопрос имеет принципиальное значение не только для обсуждае-
мой нами темы. Дело в том, что любое явление в эволюции, эко-
логии, физиологии, генетике пытаются и, как правило успешно,
объяснить чисто материальными факторами, прежде всего усло-
виями жизни. Достаточность, полнота такого объяснения делает
анализ психологических аспектов этих явлений необязательным,
излишним.
Это происходит потому, что традиционный подход в анализе
эволюционных процессов страдает следующими недостатками:
допускается, что условия жизни изменяются скачкообразно,
мгновенно;
рассматриваются процессы приспособления живых организмов
к новым статическим, неизменным условиям; иначе говоря,
признается, что изменения организмов начинаются лишь тогда,
когда условия уже изменились на биологически значимую ве-
личину и зафиксировались па этом уровне;
эволюционные процессы рассматриваются как имевшие, место
в прошлом.
Показателен тот факт, что во многих монографиях н учебни-
ках по эволюционной биологии приводится один и тот же пример
«эволюции сегодня»: бабочка пяденица перекрасилась в черный
цвет, маскируясь под копоть английских заводов. Таким образом,
традиционная модель эволюции является, по сутн, псевдодинамн-
ческой. На самом деле, эволюционный процесс включает в себя
следующие важные динамические компоненты:
чувствительность к малым, биологически несущественным изме-
нениям окружающей среды;
прогноз дальнейших изменений среды;
1»
предсказание возможных биологически существенных (опас- ]
ных для жизни) изменений среды; • I
психологическая настройка популяции--синхронизация на '
прогнозе и последующие опережающие активные приспособитель-
ные действия, в том числе перестройка поведения; перестройка
физиологии, если перестройки поведения недостаточно; пере-
стройка биологии путем учащения генетических мутаций [7],
если стресс ие устранен.
Особая прогнозирующая сила системы гибридного интеллекта,
включающего некоторое множество живых систем, состоит в том, ;
что для каждой живой системы сигналами динамики среды яв- j
ляются не только наблюдаемые изменения параметров самой I
среды, ио н сигналы, вырабатываемые другими живыми системами. |
Эти последние сигналы носят опережающий характер по отноше- j
иню к собственной динамке среды. Следовательно, живая система
получает эти опережающие сигналы и основывает иа них свое
определение динамики среды (опережающее отражение), включая j
в среду и окружающие живые системы.
Возникающий среди живых систем процесс взаимного стиму- :
лироваиия опережающего отражения может привести к необосно-
ванно сильной гиперрефлексии, когда влияние субъективного
образца иа поведение будет нарастать катастрофически, вне связи
с реальной динамикой среды. Такие случаи соответствуют возник- 4
новеппю паники. Причем паника возможна и среди людей, и среди
животных. Как гибли воины, толпой в панике бежавшие от врага,
когда преследующие уже оказывались далеко позади, так, ви-
димо, гибнут и животные, средн которых распространяется пани-
ческий страх перенаселения. Во всех этих случаях понятие
«опережающее отражение» оказывается слишком упрощенным
для описания истинной картины сложнейших интеллектуальных
процессов прогнозирования динамики взаимной адаптации живой
системы со средой. Необходимо перейти к анализу коллективных,
общественных процессов прогнозирования у людей, а также по-
пуляционных и биоценотических • - у животных.
В настоящее время насчитываются сотни видов животных
н растений, способных к долгосрочному прогнозу погоды. Воз-
можно, эти способности проявляются лишь при информационном
взаимодействии между популяциями разных видов в рамках эко-
системы по принципам гибридного интеллекта. Иначе говоря,
возможно, что виды по отдельности обладают весьма ограничен-
ными прогностическими способностями, но очень сильны в сов-
местном прогнозе. .
В этом и состоит, иа наш взгляд, главный эффект от ис-.
пользования гибридного интеллекта — успешно решается задача,
непосильная ни для одного отдельного участника.
Современная метеорологическая наука доказала, что для i
предсказания погоды хотя бы на неделю вперед необходимо рас-
полагать информацией о глобальных процессах в атмосфере
190
Земли. Отсюда следует, что животные, прогнозирующие погоду
на длительные сроки, должны иметь источники такой информации
н сети для обмена ею между собой. Должна существовать глобаль-
ная в масштабе биосферы система гибридного интеллекта. Но
люди из этой системы, увы, безвозвратно вышли.
Гибкая иерархия в системах гибридного интеллекта—это
наиболее рациональный путь практической реализации равно-
правия участников совместной целенаправленной деятельности.
Во всех реальных системах действует закон гибкой иерархии.
Адаптация всегда носит взаимный характер, поэтому лидер-
ство (т. е. активная детерминация последующих адаптивных дей-
ствий других компонентов системы) переходит от одних компо-
нентов к другим. Однако, так как характер поведения в про-
цессах взаимной адаптации разных компонентов различается, мера
и длительность фаз активности и пассивности разных компо-
нентов колеблется в широких пределах.
Даже при селекции, искусственном отборе происходит не
только адаптация характеристик отбираемых животных или рас-
тений к априорной модели, требованиям селекционера, но и адап-
тация этой модели, требований к реальному процессу развития,
селекция, обнаруженным разновидностям. В свою очередь, отби-
раемые живые системы по мере проявления навязываемого им
селекционером прогноза синхронизируются на этом прогнозе
и усиливают частоту и проявление требуемых признаков.
Введение гибкой иерархии, т. е. исключение априорно задан-
ной иерархии, в системах гибридного интеллекта основано на
наблюдениях за животными. Иерархия возникает не потому, что
ее «устанавливают» высокоранговые животные, а потому, что их
делает доминантами подчиненное поведение других членов сооб-
щества 1701.
Гибкая иерархия — путь к максимально эффективному ис-
пользованию индивидуальных способностей, других психофизиоло-
гических особенностей, а также знаний всех людей, участвующих
в прогнозировании.
В самом общем понимании интеллект — это механизм эволю-
ционно-исторического прогнози ровани я.
Автором изобретений новых крупных таксонов может быть
гибридный интеллект популяции, биоценоза, биосферы.
Если допустить возможность управления прогнозом и биоло-
гической эволюцией (включая и естественный отбор) со стороны
прогнозирующего гибридного интеллекта, то станет яснее природа
естественных процессов, которые считаются присущими только
искусственному отбору.
Таким образом, искусственный отбор, чрезвычайно сокра-
щающий сроки, необходимые для образования разновидностей, яв-
ляется приобретением не человека, а изобретением природы,
заимствованным человеком.
История развития пенхологнн человечества — это путь от
191
участия и главенства в естественно сформировавшемся гибридном
интеллекте глобальной экосистемы совместно с «меиьшими
братьями» через раскол биосферы вследствие обособления человека
от животного мира в ходе развития созиання. Далее начал разви-
ваться гибридный интеллект человечества, ослабленный из-за
потери информационной связи с животными н раздираемый рас-
прями государств, рас, народностей — к гармоничному глобаль-
ному гибридному интеллекту всех людей, ответственно реша-
ющему задачи прогнозирования развития и охраны всей природы
Земли — н естественной, и искусственной.
Нарушение закона о возможности адаптации компонентов
системы между собой н системы с внешней средой неукоснительно
ведет к деградации и гибели системы.
Люди, вооружившись сознанием и мощными орудиями, уверо-
вали в возможность одностороннего приспособления природы
к себе, к своим потребностям, слабо скоординированным с зако-
нами эволюции природы. Приходящее сейчас к людям прозрение
убеждает в незыблемости требований взаимности в сосуществова-
нии между собой н с природой Прн этом особенно важно интен-
сивное интеллектуальное сотрудничество всех людей в решении
сложнейших безотлагательных проблем обеспечения мира, охраны
окружающей среды, борьбы с голодом, экономии н развития энер-
гетических ресурсов.
Чем больше масштаб гибридного интеллекта и выше степень
синхронизации компонентов живой системы на реализации сфор-
мированного нм прогноза, тем четче проявляется влияние про-
гноза на всех уровнях процессов взаимной адаптации компонентов
живой системы, тем меньше элемент случайности в перспективных
результатах этих процессов
Общеизвестны те трудности, с которыми сталкиваются ученые,
проводя сопоставление или строгое разграничение между есте-
ственным н искусственным интеллектом.
Известный специалист в области кибернетики доктор технических наук,
экс-чемпион мира по шахматам М М Ботвинник, излагая свои взгляды на эту
проблему, сказал, что когда мы говорим об интеллекте как естественном, так и
искусственном, то необходимо «отказаться от тех предрассудков, которые у нас
имеются». Например, если оценивать интеллект с кибернетической точки зре-
ния, то он должен быть описан как способность принимать хорошее решение
в сложной ситуации, причем с экономным расходованием ресурсов «Если мы
подойдем с этой точки зрения, то мы и не усмотрим различий, которые здесь
имеются между естественным и искусственным интеллектом», — заключает
М. М. Ботвинник.
С точки зрения теории прогнозирования, различие между
естественным н искусственным интеллектом проводится весьма
четкое: естественный интеллект—это логическая подсистема
психики человека, которая может принимать участие в прогнози-
ровании динамики изменений условий жнзнн индивида, сообще-
ства, вида, экологической системы н планировании соответству-
192
ющих аддитивных мер. Такое прогнозирование основывается на
знании длительной предыстории и полномочном, заинтересованном
представлении интересов вида.
Создание чувствительных элементов и развитой логики не
устраняет главного различия между искусственным и естествен-
ным интеллектом, впрочем, если специально не задаться целью
построить н автоматизировать эволюционный процесс развития
автоматов. Эту полуфантастическую идею обсуждали Н. Винер,
К. Шеннон н другие «отцы кибернетики». Думается, даже при ее
реализации эволюция автоматов станет лишь частной подсистемой
пснхосоннальной эволюции человека.
Проблемы интеллектуальных систем получают все более интен-
сивное развитие. Методологический анализ проблемы создания
и функционирования интеллектуальных систем привел к выводу
о том, что в зависимости от состава средств н использующих нх
специалистов получаются разные типы интеллектуальных си-
стем
При этом состав средств интеллектуальных систем определяется
в самом общем виде: логические средства включают формальные
и неформальные методы, понятия, понятийные системы, модели
объектов и т. п. В технические средства входят искусственные
рецепторы, вычислительные машины н иные устройства, расширя-
ющие и дополняющие природные возможности человека. Семиоти-
ческие средства включают различные знаковые системы и служат
для кодирования логических средств. Организационная структура
системы обеспечивает взаимодействие специалистов друг с дру-
гом и с перечисленными средствами познавательной деятельности.
Можно оценивать эффективность интеллектуальных систем
как степень использования природных органов специалистов,
а также технических, логических, семиотических, организацион-
ных средств. В связи с этим особое внимание следует обратить на
важность построения и анализа структурных моделей интеллек-
туальных систем, описания возможностей всех средств и способов
их взаимодействий.
К основным методологическим проблемам создания теории
интеллектуальных систем можно отнести: моделирование на ЭВМ
процессов принятия решений н проведения коллективных экспер-
тиз; проектирование баз знаний для ГАП; разработку подходов
к обеспечению интеллектуальных систем минимально необхо-
димым объемом знаний, моделирование накопления индуктивных
знаний, нх обнаружения, обобщения, отработки знаний системами
искусственного интеллекта.
Если принять, что концепция интеллектуальных систем —
основа интеграции знаний об управлении организационными си-
стемами, то состояния н режимы таких систем можно свести
1 См Ладснко И. С. Интеллектуальные системы и логика. Новосибирск'
Наука, 1973 232 с.
7 Венде В Ф. 193
к следующей цепочке: знать, уметь, мочь, хотеть, успевать с полу-
чением требуемого результата.
Теория интеллектуальных систем является результатом логи-
ческого и гносеологического анализа истории интеллектуальной
деятельности. На основе этой теории обобщается и систематизи-
руется опыт использования и распространения методов мышления,
решения проблемных задач, повышается качество и эффективность
интеллектуальной деятельности специалистов ’.
В. В. Чавчаиидзе считает, что ЭВМ пятого поколения должны
строиться по принципам машинного интеллекта. Согласно этим
принципам машинный интеллект должен:
действовать автоматически, включая и способность имитировать
психологию понимания ситуаций;
имитировать «нечеткое мышление»;
должен имитировать модельное восприятие и модельно-це-
лостное понимание структур, объектов, процессов и явлений;
строить планы цепочек актов решения и планы поведения
в имитирующем пространстве и времени;
имитировать понятийное и образное мышление человека в чет-
ком и нечетком варинтах;
быть способен трансформировать и упорядочивать данные из
внешних сред и обрабатывать «картинные поля», извлекать в авто-
матическом режиме целевую и поисковую информации, в том числе
нечеткую, опираясь на статистическое программирование эмпи-
рических данных.
Нетрудно увидеть, что концепция машинного интеллекта про-
тивостоит известным концепциям искусственного интеллекта.
Познание информационного содержания саморвзвивающихся
систем искусственного интеллекта — не что иное, как традицион-
ная задача познания внешнего мира, но многократно усложнен-
ная собственными усилиями людей. Можно представить себе
этот процесс как расходящийся; люди, отставая в развитии от
искусственного интеллекта, при всем напряжении собственных сил
будут знать все меныпую часть содержания искусственного
интеллекта.
В этом случае возможны две альтернативы:
искусственный интеллект используется как лидер в велоси-
педной гонке, за широкой спиной которого можно развить ско-
рость, недоступную прн рассекании встречного потока собственной
грудью. Ситуация эта малоправдоподобна, ибо содержание искус-
ственного интеллекта может квалифицироваться людьми как
знание, уже принципиально достигнутое (хотя и непонятное).
Здесь возможно построение некой метанауки о прогнозировании
и управлении развитием искусственного интеллекта!
1 См. Ладен ко И. С. Интеллектуальные системы в логика. Новосибирск:
Наука, 1973. 232 с.
194
иждивенческое, некритическое потребление благ, непонятным
образом производимых роботами. Однако такое потребление есть
не удовлетворение естественных потребностей, но удовлетворение
потребностей, навязываемых извне. Но утрата контроля над
выработкой потребностей означает прекращение жизни самостоя-
тельного биологического вида.
Можно считать, что потребности есть отражение интересов
вида в реальных условиях существования. Роботы могут стать
важными элементами внешнего мира, условий существования.
В этом смысле их влияние на потребности людей естественны,
одиако не будут ли они иосить враждебный, злонамеренный ха-
рактер — это важный вопрос.
Вывод: контроль над содержанием искусственного интеллекта,
над потребностями искусственного интеллекта — важное условие
существования человечества как биологического вида.
Прогресс — это вынужденная реакция па усложнение среды,
поэтому его томознть искусственно нельзя, но возможны сомнения
в том, до какой степени, при каких ограничениях, условиях н
в каких аспектах развитие искусственного интеллекта есть про-
гресс. Только постоянная включенность искусствеииого интел-
лекта в систему знаний человечества, в гибридный интеллект
обеспечивает целенаправленное, гармоничное и целесообразное
развитие искусственного интеллекта.
Среди кибернетиков подспудно угадывается одна главенству-
ющая философская тенденция: поставить человека вне и иад всем
животным миром, а машину (кибернетическую) — на одном уровне
с человеком или над ним.
Например, К. Штейнбух в книге «Автомат и человек» писал: «Превосходство
человека как биологического вида и его шансы на выживание заключаются в спо*
собности заранее предусмотреть ситуации внешнего мира, то есть в «предвиде*
нии». Интеллект есть продукт исторического развития человека.,, инструмент,
который позволяет предупредить результат естественного отбора, не подвергая
опасности отдельных индивидов и не принося их в жертву».
Довольно многочисленные авторы подобных утверждений —
апологеты кибернетики — на многое закрывают глаза. А следо-
вало бы учесть хотя бы следующее, самоочевидное:
человечество как биологический вид не превосходит, а усту-
пает почти все прочим видам в длительности существования иа
Земле; переживет ли ои все более почтенные по возрасту виды, не
уничтожив их насильственно, как уничтожил уже многие, — вот
в чем вопрос н сомнение;
будучи намного более деятельным, чем дальновидным, человек
многое меняет на Земле, не будучи в состоянии предвидеть воз-,
можные пагубные последствия, принося в жертву не только
меньших, но н собственных братьев. Достаточно вспомнить,
сколько людей, животных, растений гибнет от аварий, загрязне-
ния среды, аллергии на новые синтетические вещества.
7« 195
прежний крайний оптимизм относительно создания действительно
искусственного интеллекта, т. е. автоматически и автономно дей-
ствующей решающей системы, сменился реалистическим взглядом
иа то, что интеллект — неотъемлемое свойство живых эволюцио-
нирующих систем, в том числе людей.
Появилось компромиссное предложение рассматривать «распре-
деленный искусственный интеллект», т. е. систему, в которую
входят и машины, и люди. Но этот подход носит весьма условный
характер: вряд ли человек, взаимодействующий с ЭВМ, согла-
сится с мнением ученых о том, что искусственный интеллект рас-
пределен на равных в ЭВМ н в работающем с ней индивиде. Пос-
ледний вправе претендовать иа то, что его собственный интеллект
вполне естественный. Таким образом, СЧМ систем понятие «рас-
пределенный искусственный интеллект» целесообразно заменить
термином «гибридный интеллект», который вполне подходит и для
случаев, когда интегрируются разнообразные естественные интел-
лекты, например интеллекты люден, совместно прогнозирующих
динамику условий жизии. Гибридным интеллектом вполне
могут быть названы н интегральные прогнозирующие си-
стемы биоценозов, играющие важную роль в эволюционном про-
цессе.
Проблему гибридного интеллекта нельзя внедрять в пробле-
матику искусственного интеллекта прежде всего потому, что
гибридный интеллект-—это активное средство профессиональ-
ного обучения и труда, передовой организации творчества, кол-
лективного решения сложнейших н ответственнейших задач
в управлении, проектировании, планировании, науке.
Кроме того, системы гибридного интеллекта — это всегда
комбинированные системы, включающие в себя естественный н
искусственный интеллекты.
Искусственный интеллект — это интеллектуальная система,
реализующая априорные стратегии SA, Иначе говоря, искус-
ственный интеллект — это система, для которой соблюдается
максимальное значение коэффициента корреляции априорных н
реальных стратегий решения задач: rs s ~ 1. Естественный
интеллект может функционировать в интервале —1 rs s .
Прн rs 5 = 1 естественный интеллект моделирует искусственный
а р
интеллект, так что он может быть незаметно (с точки зрения кри-
териев Тьюринга) заменен последним.
Комбинирование естественных и искусственных интеллектов
в составе гибридного интеллекта производится следующим об-
разом.
1. Определяются Q?a, Егитш и ЕГИтах (или кусочные интер-
валы) {Ami т]П Ещ
1 шах} > {Еги2П11п Era 2 та | и т. д., где
Q*h — минимально допустимая эффективность системы; —
——интервал задач, решаемых системой.
196 «т
2. Выявляются достоверные Sa. н соответствующие нм интер-
валы fFim'n — Г;пах} , в которых соблюдается условие Qi Q'».
3. Строятся характеристические кривые всех 5Я* как функция
эффективности Q в зависимости от факторов сложности задач F.
4. Определяются все интервалы F> в которых Qa( > фи .
5. Выявляются оставшиеся интервалы F, в которых Qa. <
< Q*h- Д^я этих интервалов подбираются дополнительные априор-
ные стратегия — программы автоматического решения по типу
искусственного интеллекта. Когда все априорные стратегии по-
добраны, то для этих интервалов подбираются люди н соответ-
ствующие нм реальные стратегия S₽i, которые могут обеспечить
в этих интервалах эффективность Qp. > QrB.
6. Все априорные стратегия S8(. н реальные стратегии SPi
проверяются на ассоциативность, так чтобы были возможны
взанмопереходы между пнми, причем трансформационные точки
ответственных переходов должны соответствовать достаточно вы-
сокой эффективности Q^ > Qr‘B.
Ответственными считаются такие переходы между страте-
гиями, которые имеют выходное значение. Например, если в ходе
работы системы значение F непрерывно изменяется от Fn^ прн
котором действует н определяет эффективность всей системы
стратегии Sft, до Fn+^ прн котором действует н определяет
эффективность всей системы стратегия Sfr+1, то переходная
эффективность стратегий S* и SA+1 должна быть ие ниже задан-
ной: Qk. fe+i > Qi*B.
Условие 5 можно назвать условием высокопроизводительной
трансформации.
Наряду с выходным (производительным) трансформации могут
иметь промежуточный характер.
К важным понятиям в теория систем гибридного интеллекта
относятся: материализованные проектировщиками и программи-
стами в автоматических звеньих априорные стратегия Sa; стра-
тегия конкретного участника гибридного интеллекта Sy; страте-
гии партнеров Sn; фактически реализуемая страте! ня Sp; адек-
ватная правильная, успешная, искомая стратегия SB.
Если Sa SH, то целесообразно автоматически реализовать
SB. В этом случае формировать н реализовывать SP = Sa = 5И
значит «изобретать велосипед».
Если SB SH, а стратегия, которой располагает данный
участник, Sy = 5И, то автоматику следует отключить, а участник
должен самостоятельно реализовать свою стратегию Sr Соответ-
ственно прн возникновении j-й задачи, решение которой может
быть эффективно (точно и достаточно быстро) найдено с помощью
индивидуальной стратегии /-го партнера по гибридному интел-
лекту Snj = Si,r i-й партнер должен иметь приоритет в поиске
решения.
197
Активное использование прошлого опыта, синхронизация
интеллектуальных усилий современников и предшественников —
это кардинальный вопрос повышения эффективности использова-
ния ЭВМ, будущего СЧМ, автоматизированных систем управления.
Как сейчас ЭВМ помогает оператору в случае аварийной си-
туации? Оператор запрашивает машину, вводя в ЭВМ признаки
ситуации, и получает ряд советов, инструкций — как поступить.
Оператор вынужден либо целиком принимать советы машины,
либо, если он обнаружил их несоответствие возникшей ситуации,—
отвергнуть помощь машины и действовать самостоятельно, один
на одни с машиной. А как же с опытом многочисленных пред-
шественников? Ведь они сталкивались с очень похожими ситуа-
циями, ошибались, исправляли свои огрехи. Потом долго сообща
обсуждали многие варианты подобных ситуаций и лучшие спо-
собы управления объектом в каждом из инх. И ие их вина, что
возможно бесконечное число разных ситуаций. Но беда опера-
тора, что возникла как раз та, которую не смогли в точности
предусмотреть проектировщики н программисты. Приди на ум
проектировщикам именно эта ситуация, и после жарких споров
в течение часа — полутора они нашли бы самое лучшее, самое
оптимальное решение. А оператор ищет решение в одиночку,
времени у него иа раздумье — считанные минуты и плата за
ошибку — не жесткая критика или благодушные усмешки кол-
лег, а судьба сменного задания, потери продукции, иногда ката-
строфы с трудно предвидимыми последствиями. Достаточно на-
помнить хаос, охвативший Нью-Йорк в 1965 и 1977 гг., когда
ошибки диспетчеров энергосистемы привели к тому, что гигант-
ский город остался на несколько дней без электричества.
Ответственность, обязательность, сложность и срочность при-
нятия решений — вот что тяжким грузом давит на психику
оператора. И некоторые операторы, не прошедшие тщательного
отбора и солидного обучения, в самые тяжелые и ответственные
моменты иногда ие выдерживают такого груза, теряются и даже
покидают рабочее место.
Гибридный интеллект как метод решения задач имеет то пре-
имущество, что такая полиинтеялектуальная решающая система
имеет больше шансов, чем один человек, пусть и очень талантли-
вый, отразить диалектически разные стороны сложной возник-
шей задачи.
Внедрение ЭВМ способствует автоматизации рутинных мысли-
тельных операций: зафиксировав в программах ЭВМ наилучншм
образом отработанные алгоритмы типовых функций, люди устра-
няют потребность в специалистах, которые ранее с разным успе-
хом выполняли эти функции. Распространение компьютерных
программ, обеспечивающих наилучшее выполнение определенных
функций, делает решение людьми соответствующих задач ие
только ненужным, ио даже вредным, снижающим эффективность
процессов труда.
198 -
В то время, как отпадает потребность в ординарных специа-
листах, резко возрастает потребность в выдающихся творческих
людях, способных выдумывать, описывать н формализовать прин-
ципиально новые функции. ЭВМ становится фактором естествен-
ного отбора творческих личностей.
Искусственный интеллект — это система, в которой интел-
лект предшественников довлеет над интеллектом современников
и императивно управляет действиями последних («мертвые коман-
дуют живыми»). Сила искусственного интеллекта — в мобилиза-
ции, систематизации, сохранении н рачительном использовании
знаний, умений, навыков предшествеиииков. Живые могут вечно
держать в рабстве «мертвых». Речь идет о тех людях, профессио-
нальные знания которых овеществлены в технических конструк-
циях, «умерли» в иих.
Специфика искусственного интеллекта заключается в том, что
предшественники сообща интеллектуально довлеют над каждым
из современников поодиночке. Современнику, работающему в си-
стеме искусственного интеллекта, противостоят проинтегриро-
ванные умнейшие, искуснейшие из предшественников, притом ве-
дущие через информационно-вычислительную технику, автома-
тику н робототехнические системы спор с современником в таком
темпе, который не всегда под силу живому человеку. Последний
не поспевает следовать за ходом решения, отключается от него и,
постепенно отлупляясь, смиряется с ролью полуавтоматического
придатка. Живой попадает в интеллектуальное рабство к мерт-
вому. Ксанф лишь формально был хозяином своего раба Эзопа:
на самом деле Эзоповский интеллект повелевал мыслями и дей-
ствиями Ксанфа.
Главная психологическая проблема в прогрессе интеллектуаль-
ных систем состоит в том, чтобы не подавлять, ие ослеплять совре-
менника мощью материализованного интеллекта предшествен-
ников, не делать из него интеллектуального иждивенца, а по-
стоянно включать его в процесс совершенствования техники путем
учета новых потребностей, условий жизни человечества.
Конечно, с усложнением техники вносить вклад в ее совер-
шенствование будет все труднее н труднее. Эго будет уделом все
меньшей части человечества, которая сообща составит мощный
гибридный интеллект — активный, творческий, познающий и
преобразующий мир. Остальные неизбежно будут скатываться
иа положение механических исполнителей, «рабов» предшествен-
ников и творцов науки и новой техники. Постепенно автоматы
перестанут нуждаться в помощи черной рабочей силы, и тогда
массам людей придется искать хоть какое-то приложение своим
сильным рукам н немощным интеллектам.
Аитропоцеитричность структуры н функционирования гибрид-
ного интеллекта выражается в том, что при несовпадения мнений
(стратегий) активных и пассивных (априорных) участников ре-
199
шення (т. е. прн rs s -* 0) предпочтение имеют решения людей,
непосредственно участвующих в дайной системе.
Строго говоря, для того чтобы смоделировать в ЭВМ интел-
лект человека, необходимо смоделировать эволюцию человека.
Всякое усечение модели эволюции человека в ЭВМ приводит
к соответствующему усечению модели интеллекта человека
Интеллект человека есть порождение эволюции н ее средство:
изначальное назначение интеллекта человека (н животных) со-
стоит в опережающем отражении процессов взаимной адаптации .
человека (в широком смысле, включая н общество, — социальный
уровень адаптации) н в нх соответствующей упреждающей орга-
низации, интеграции, управлении, координации для своевре- ;
менного изменения процессов взаимной адаптации для успешного ;
выживания н прогресса.
В теории систем гибридного интеллекта вопрос о локализации
мышления не существен- -оно в материальном смысле локали-
зовано в мозгу каждого участника. Главный вопрос — о тех осо-
бенностях, которые придают мышлению процесс информационного
н эмоционального взаимодействия между мыслящими субъек-
тами .
В связи с этим особенно интересны различия в результатах
решения одних и тех же задач, если в одном случае все испытуе-
мые решают нх каждый отдельно, а в другом случае — сообща.
Различие будет большим или меньшим в зависимости от того, как
подобраны участники совместного решения и как организовано
между ними взаимодействие. Когда групповое решение органи-
зовано особенно удачно н потому оно дает особенно большой
выигрыш перед вариантом индивидуального решения, мы н при-
меряем понятие «гибридный интеллект».
В системах гибридного интеллекта реализуется принцип раз-
деления труда между специалистами при возникновении и реше-
нии имн частных, специальных задач. При необходимости реше-
ния глобальной, универсальной задачи онн работают сообща
(например, на комплексной диагностике нлн сборке). Возможно,
это подобно тому, как собирались на сходку соплеменники, одно-
сельчане нлн жители древнего Новгорода, чтобы вместе найтн
решение особо сложной проблемы н сонастронться на его совмест-
ную реализацию.
Тот факт, что узкий специалист в своей области достигает
более высокой квалификации н эффективности труда, чем универ-
сал, доказано всей историей техники и технологии. Именно на
подобных беспорных фактах был основан переход от ремесленного
производства, где работали умельны на все рукн, осваивавшие
наследственное ремесло с детства, к мануфактуре, где люди после
короткого периода обучения включались в общее дело, н общий
результат их труда многократно превосходил по пронзводнтель-
1 Все это верно для моделирования интеллектов любых живых систем.
200
ности труд ремесленников, хотя при этом утрачивался былой
артистизм.
Таким образом, в системах гибридного интеллекта исполь-
зуются принципы, апробированные миллионами лет биологиче-
ской эволюцией и тысячелетиями человеческой истории.
Процесс проектирования новых систем необходимо рассма-
тривать как опережающее отражение внешнего мира. Анализируя
существующие системы, историю их развития, линии удач и не-
удач, достижения в повышении их качества, эффективности, на-
дежности, проектировщики мысленно, а также с помощью самых
разнообразных моделей (технических заданий, чертежей, аналити-
ческих и имитационных моделей) экстраполируют линию прогрес-
сивного развития определенного класса систем. Так возникает
проект, в котором воплощаются прогнозированные, априорные
стратегии выполнения требуемой функции. Образно говоря,
проектирование — это наведение мысленных мостов между воз-
можностями настоящего и потребностями будущего, над бурным
потоком научно-технического прогресса.
Проекты воплощаются в станки, турбины, самолеты. Сталки-
ваясь с реальными условиями, эти воплощенные, материализо-
ванные прогнозы оправдываются далеко не всегда. Реальные
стратегии должны порой существенно отличаться от априорных,
чтобы требуемая функция была выполнена достаточно успешно.
Эти реальные стратегии — суть некий интеллектуальный гибрид,
полученный в результате опосредованного информационного взаи-
модействия станочника, наладчика, оператора, летчика-испыта-
теля с проектировщиками, материализовавшими свои апрорные
стратегии в структуре и конструкции машин.
М. Оукшот заметил в 1959 г.: «Верно то, что любое достижение несовершенно,
а любое несовершенство пенно, но лишь как зародыш совершенства, которое
вновь окажется лини, иллюзией» 133]. А. Азимов в 1962 г. сказал, что проекти-
ровщик принимает решение «в условиях неопределенности с тяжелыми послед-
ствиями для общества в случае ошибки» [33].
Прогнозы не однозначны, они создаются в условиях неполноты
информации о будущей системе, о динамичных объективных усло-
виях, с которыми ей предстоит взаимодействовать. Следовательно,
не однозначны и проекты, и реальные изделия. Если разные
изделия предназначены для выполнения сходных функций, между
ними возникает естественная конкуренция. Выживают более
надежные, быстродействующие, экономичные, производительные,
наконец, красивые и удобные в обращении; За ними признается
будущее. Происходит естественный отбор.
Напрашивается аналогия с естественным процессом эволюции.
Мы далеки от прямой и полной аналогии эволюции живой при-
роды и искусственной, рукотворной среды. Однако сходство есть,
и оно дает нам основание рассматривать технический прогресс
как некую модель и часть эволюционного процесса. Это же все-
ляет надежды на то, что удастся обнаружить некоторые общие
201
диалектико-материалистические закономерности развития при-
роды и техники.
Аналогия имеет глубочайшее теоретическое и практическое
значение в следующих аспектах.
1. Если эволюция техники сходна в чем-то с эволюцией при-
роды, но происходит несравненно быстрее, то первая может слу-
жить полезной моделью второй.
2. Эволюция техники — это в значительной степени эволюция ।
экологической среды жизни людей, следовательно» изучение \
эволюции искусственной среды обитания человека имеет большое
значение для прогнозирования будущего человечества.
3 Эволюция природы накопила необъятный опыт обеспече- !
ния такой устойчивости живых систем, такой их вариабельности, '
адаптивности и длительности выживания, которые еще долго I
будут вообще немыслимы для технических творений рук челове- .
ческих. Следовательно, изучение эволюции живой природы, рас- ;
крытие ее глубоких механизмов и применение их в целях совер- ’
шенствовання научно-технического прогресса может иметь важней-
шее народнохозяйственное значение.
4. В развитии техники особое значение имеет согласованное
творчество больших коллективов разнообразных специалистов.
Прогресс совместного синтеза ими многоаспектной интегральной
информационной модели проектируемой или управляемой си-
стемы в некоторых случаях происходит подобно функционирова-
нию гибридного интеллекта — осуществляется моделирование и
прогнозирование динамики структуру и функционирования слож-
иых СЧМ в широком диапазоне возможных изменений условий
работы.
Можно предположить, что основная задача организации и со-
вершенствования искусственных систем гибридного интеллекта —-
осуществление успешного опережающего отражения взаимо-
действия развивающейся системы с динамичной окружающей
средой — принципиально сходна с задачей, естественно решав-
шейся живыми организмами в ходе взаимною приспособления
с внешней средой. Следовательно, изучение эволюции механизмов
опережающего отражения в природе может оказать решающее
влияние на создание, совершенствование и применение систем
гибридного интеллекта в науке, технике, обществе в целях даль-
нейшего улучшения процессов прогнозирования и управления.
5. Сопоставление человеко-машинных (или социотехиических)
систем гибридного интеллекта с эволюционным развитием меха-
низмов отражения имеет важное значение для расширения методо-
логической базы инженерной психологии и эргономики, которым
в настоящее время явно недостает генетических принципов и связи
с биологическими науками. Одновременно, будучи наукой ком-
плексной, имеющей широкие связи с математикой, информационно-
вычислительной техникой, разнообразными системами управле-
ния, инженерная психология способна содействовать решению
202
некоторых аспектов наиболее сложной проблемы современности —
проблемы эволюции* Последнее весьма актуально в связи с резким
оживлением дискуссии вокруг современной теории эволюции и
необходимостью привлечения психологической науки для анализа
роли процессов отражения в эволюции*
Заметим, что в области инженерной психологии необходимы широкие меж-
дисциплинарные связи между учеными Дж. К. Джонс пишет. «Трудно ожидать,
чтобы невидимые, но сложные барьеры между разными профессиями н специаль-
ностями можно было преодолеть одной лишь методологией Главное требование
состоит в том, чтобы всякий, кто вступает в междисциплинарное сотрудничество,
достаточно ясно понимал критерии, которыми руководствуются в своих решениях
его коллеги Тогда на смену взаимному непониманию узких специалистов придут
обширные и во многом совпадающие интересы специалистов широкого профиля*
Только так можно преодолеть межличностные барьеры и использовать все богат-
ство человеческого опыта и знаний для осуществления все более насущной и
актуальной задачи планирования и проектирования искусственной среды бу-
дущего» [33].
Наряду с инженерной психологией важное значение для созда-
ния теории систем гибридного интеллекта имеют социально-
психологические исследования коллективов и организаций.
Обобщая теоретические и практические выводы исследований
западноевропейских социальных психологов, П. Н. Шихирев
в книге «Современная социальная психология в Западной Европе»
перечисляет основные постулаты, определяющие существование
и развитие социальной организации, предприятия.
1. Цели организации можно рассматривать как особые формы
взаимозависимости между предприятием и его внешней средой.
2. Предприятие, как открытая система, стремится к устой-
чивому состоянию своих отношений с окружающей средой путем
установления оптимального темпа движения к поставленным
целям и сохранения направления этого движения, несмотря иа
изменения среды.
3. Диапазон изменений на входе и выходе системы, с которым
может справиться организация, зависит от гибкости ее техноло-
гии и уровня саморегуляции ее составных частей. Общее чувство
преданности своему делу и выраженная компетентность ее членов
также увеличивают способность предприятия к преодолению
препятствий, создаваемых изменениями среды.
4. Устойчивое состояние организации ие может быть достиг-
нуто никаким сочетанием регулятивных механизмов, если они
имеют целью сохранение устойчивости отдельных параметров
организации. Участие в руководстве и преданность членов органи-
зации—основные условия сохранения устойчивого состояния
системы. Преданность членов организации должна быть доста-
точно велика, чтобы преодолевать внешние препятствия путем
саморегуляции,
5. Управление должно прежде всего приводить в соответ-
ствие действительные и потенциальные возможности предприятия
с действенными и потенциальными требованиями среды. Перво-
203
очередная задача управления состоит в контуре над внешними
влияниями. В той степени, в какой управлению приходится за-
ниматься внутренними изменениями, оно отвлекается от выпол-
нения своей основной задачи.
6. Предприятие может достигнуть устойчивого состояния
только в том случае, если оно обеспечит работникам определенную
степень автономности и избирательной взаимозависимости. Авто-
номия позволит им делать самостоятельный выбор и осуществ-
лять контроль над собственной работой. Избирательная взаимоза-
висимость позволит преодолеть ограничения, налагаемые внутрен-
ней структурой организации.
Рассмотрим приведенные постулаты о точки зрения теории
взаимной адаптации систем. Цели организации могут быть опре-
делены более точно: цель предприятия состоит в максимизации
его эффективности в процессах взаимной адаптации со средой
е учетом объективной динамики среды, возможностей активного
воздействия на нее в желаемом направлении путем адекватных
эволюций и трансформаций структуры системы.
Предположение об открытом характере системы, которым
в действительности является предприятие, существенно услож-
няет анализ процессов взаимной адаптации его со средой, в част- '
иости из-за нарушения правила инвариантности интегральной
эффективности системы (см. гл. 1), поскольку она может суще-
ственно изменять состав предприятия, его людские, технологиче-
ские и финансовые ресурсы.
Опыт выработки общего для обширной области науки универ-
сального языка, позволяющего описывать и идентифицировать
объект независимо от исходных систем координат, в которых он
первоначально зафиксирован, накоплен в физике. Роль такого
универсального языка в физике, как известно, играет тензорный
анализ, позволяющий описывать явления и законы природы вне
зависимости от положения наблюдателя и выбранной им системы
координат.
Большой вклад в развитие тензорного анализа как универсаль-
ного научного междисциплинарного языка внес Г. Крои. Он
распространил понятие сети на все инженерные структуры, со-
стоящие из взаимосвязанных симплексов, образующих полиэдр.
Например, структура из 0- и 1-симплексов называется 0—1-сетью.
Дальнейшее развитие теизорно-аиалитического подхода каса-
лось построения универсального научно-технического языка
(труды японской исследовательской ассоциации прикладной гео-
метрии).
Вопросу преобразования интуитивных представлений в стро-
гую математическую форму много внимания уделяется известной
французской группой математиков Н. Бурбаки. Эти авторы вы-
деляют следующие три составные части математической теории:
язык, аксиомы и правила вывода. В свою очередь, язык теории
состоит из алфавита (полного набора знаков, употребляемых для
204
записи текстов), словаря (списка слов — терминов, образован-
ных из знаков алфавита) и формализмов (высказываний, состав-
ленных нз знаков и терминов словаря данной теории).
Необходимо отметить, то формализация интуитивных пред-
ставлений и дальнейший переход к математической теории ие
может способствовать повышению истинности выводов, их более
точному соответствию объективной реальности. Язык математи-
ческой теории, строго говоря, нейтралей к правильности и оши-
бочности прикладных аспектов науки, например психологии,
использующих данный язык. Сопоставление математической фор-
мулы, относящейся к прикладной теории, с объективной реаль-
ностью производства возможно с помощью аксиом, постулатов и
формул, выведенных по правилам данной теории. Если в «чистыхя
математических теориях каждая из пар взаимоисключающих
аксиом или постулатов выбирается более или меиее произвольно,
то в прикладных теориях такой выбор основывается иа данных
наблюдений или экспериментов.
Диалсктичиость понятия истинности формально-логических си-
стем с очевидностью была доказана Н. И. Лобачевским, открыв-
шим множественность геометрий, каждая из которых порож-
дается своей системой аксиом.
Выводы абстрактных теорий, основаипых иа разных системах
аксиом, могут противоречить друг другу. Вследствие этого поня-
тие истинности в современной математике определяется как не-
противоречивость логической системы безотносительно к истин-
ным явлениям в объективном мире.
Так же, как может быть построено бесчисленное множество
математических физик, возможно построение и бесчисленного
множества математических психологий. Вследствие этого, фор-
мулируя требования к универсальному языку психологических
систем типа гибридного интеллекта, следует учитывать необхо-
димость взаимопереходов между универсальным и специальными
языками, циркулирующими в данной системе. При этом спе-
циальные языки, использующие конкретные данные непосред-
ственных наблюдений, должны служить средством проверки
истинности исходных аксиом и выводов абстрактного универ-
сального языка.
Расширение круга исходных аксиом универсального языка
и основанной иа нем общей теории решения проблем в данной
системе гибридного интеллекта, а также уточнение границ при-
менимости каждой аксиомы составляют главный резерв совершен-
ствования универсального языка, абстрактных приемов решения,
позволяют определить назначение систем гибридного интеллекта
разных типов.
Системы гибридного интеллекта могут иметь следующее на-
значение:
1. Достижение однозначности восприятия динамики среды
разными индивидами. При этом гибридный интеллект служит как
205
бы поверочным прибором для контроля и корректировки индиви-
дуальных измерительных средств,
В качестве примера можно рассмотреть известное явление охлаждения рабо-
чими пчелами приплода в улье в жаркую погоду нанесением водяной пленки и
вентилированием быстрыми движениями крыльев одновременно многими пче-
лами, Считается, что такие действия пчелы начинают каждая самостоятельно,
включаясь по сигналу индивидуального датчика температуры. Данный пример
считается яркой иллюстрацией преимуществ децентрализованного способа управ-
ления. Однако можно предположить, что неизбежный разброс настроек индиви-
дуальных датчиков температуры привел бы к большому разнобою в моментах
начала и окончания вентилирующих действий отдельных пчел. Синхронизация
их, по-видимому, достигается тем, что пчелы получают сигналы от своих собратьев,
которые начинают раньше, но делают это с пониженной интенсивностью, как бы
приглашая отстающих. Постепенно начинается общее движение, пусковой момент
которого особенно точно совпадает именно с наступлением той температуры,
которая является реально опасной для приплода (не исключена генерация опре-
деленных сигналов и этим последним, играющих роль псевдоцентралязованного
информационного источника для пчел). Подобная взаимная адаптация пчел,
одни из которых задерживают, а другие ускоряют начало своего активного
действия, обеспечивает особенно точную совместную фиксацию температуры
среды.
Аналогично осуществляются поверка контрольных приборов,
получение статистически достоверных параметров случайных про-
цессов и явлений. Природные системы гибридного интеллекта
можно вполне считать прототипами этих важных технических
решений,
2. Достижение особо высокой активности при реализации
решения о воздействии иа внешнюю среду.
В упоминавшемся примере с пчелами организация их одно-
временных действий соответственно повышает эффективность их
действии но сравнению с активностью одной особи, i
Операторы, которые в составе системы гибридного интеллекта ’
совместно принимают решение, готовы точно н активно выполнять ,
его. Причем эффективность нх действий существенно возрастает
по сравнению со случаем, когда им поручают выполнять указания :
лица, сообщающего лишь конечный результат принятия им реше-
ния, часто непонятного для исполнителя. Слаженная, синхронная
реализация решения участниками гибридного интеллекта является
важным преимуществом этого типа систем.
3. Применение высокоспециализированных, эффективных ин-
дивидуальных стратегий,
4. Обеспечение высокой эффективности принятия и реализа-
ции решений в широком диапазоне нзмеиеиия условий взаимной
адаптации со средой, I
5, Одновременный учет многих параметров среды, системы ;
и условий взаимной адаптации системы со средой. Система, среда
и процесс их взаимной адаптации одновременно оцениваются
с многих сторон. Это позволяет особо адекватно оценивать дина-
мику процесса и строить прогноз его дальнейшего развития.
6, Совместные учет, разработка и уточнение априорных,
реальных, теоретически оптимальных и проектных моделей систем.
206 ’
Проведем сравнение двух вариантов организации оператив-
ного управления крупномасштабным объектом: 1) обычного ва-
рианта, при котором объект разбивается на nY блоков, управление
каждым из которых возлагается на особого оператора; такой
вариант систем может быть назван линейно-блочным (рис. 3,6);
2) варианта, соответствующего принципам гибридного интеллекта:
объект пе разбивается на блоки, а выделяются п2 частных струк-
тур целостного объекта, наблюдение за каждой из которых пору-
чается особому оператору (в этом случае общее потребное число
операторов составит п3); решение находится путем интегрирования
частных структур на основе общих психологических факторов
сложности решения, вследствие чего вариант может быть назван
интегрально-факторным (рис. 3.7),
Логично предположить, что каждый блок объекта (по первому
варианту организации) имеет те же п2 частных структур, что
и весь объект, так что каждый оператор оперирует п2 структу-
рами части объекта.
Если допустить относительное равенство информационных
составов всех частей объекта и всех п2 его частных структур,
то оператор будет располагать информацией в объеме
1 оа ~ ~ ^2^4с»
где 11оп — максимальный объем информации, которым может
располагать и оперировать один оператор при первом варианте
организации системы; — полная информация о состоянии
и динамике объекта, представляемая всем операторам; с —
информационный состав одной частной структуры объекта.
Во втором случае этот объем составит
/оп ~ /об/^2 = /11/40’
где /оп — максимальный объем информации, которым может рас-
полагать и оперировать один оператор при втором варианте орга-
низации системы.
Если число блоков, иа которые разбивается объект в первом
случае, равно числу частных структур целостного объекта, рас-
пределенных между операторами во втором случае, т. е. п1 =
= п2 = п, то
/оп = /обМ1 ““ /об/Ла — /об/Н.
При этом условии максимальная информационная нагрузка
на каждого оператора оказывается одинаковой в обычной линей по-
блочной и в интегрально-факторной системах гибридного интел-
лекта.
Сравним теперь процессы функционирования этих двух ва-
риантов систем. При возникновении отклонения в каком-либо
блоке объекта, затрагивающего все частные структуры блока,
но не затрагивающего другие блоки объекта системы, соответ-
207
ствующий оператор способен учесть все аспекты данного нару-
шения, его влияние иа все п частных структур данного блока н
самостоятельно ликвидировать нарушение. В системе гибридного
интеллекта ликвидация такого нарушения потребует участия
всех п операторов*
В то же время в системе гибридного интеллекта могут встре-
чаться задачи, затрагивающие многие или даже все блоки объекта,
но связанные только с одной частной структурой объекта* Такие
задачи могут самостоятельно решаться отдельными операторами —
носителями соответствующих частных стратегий оперативного
контроля и управления*
В обычной лннейно-блочиой системе возможно взаимодействие
только между операторами, управляющими соседними, стыку-
ющимися блоками; прогнозирование динамики состояния объекта
в целом требует многократных взаимодействий, переходов между
всеми операторами; каждое взаимодействие между операто-
рами-соседями в общем случае включает в себя ассоциации (транс-
формации) по всем ц2 частным стратегиям.
Обозначим время трансформации одной частной стратегии
(ni — г)*го оператора в одноименную частную стратегию сосед-
него (лх — 1 + 1)-го оператора AZip. При ц2 частных стратегиях
общее время односторонней трансформации составит (ц2 — 1) А^р*
Если осуществляется не односторонняя передача стратегий-сведе-
ний о динамике разных структур (пх — i)-ro блока от (^ — i)-ro
! оператора к (пх — i - 1)-му, а взаимообмен стратегиями, то
общее время такой двусторонней трансформации составит удвоен-
ную величину' 2 (ц2 — 1) А/тр.
Если нарушение режима затронуло все блоки объекта, то
время, необходимое для взаимного обмена сообщениями — время
трансформаций всех п2 частных стратегий, всех операторов, —
составит 2 (пг — 1) (п2 — 1) А^р* В случае, если == п2 — л,
время, затрачиваемое на трансформации стратегий операторов,
которые по обычной схеме совместно управляют объектом, разби-
тым на блоки, составит Т'-р 2 (ц — 1)а Af~p* Если в процессе
решения между операторами будет по m взаимодействий-транс-
формаций, тогда T'tp — 2 (ц — 1)г m Afip.
Дополнительно к этому необходимо учесть время эволюции
стратегий Т'3 ~ &f9t а прн пх = ц2 это время составит Т9 =
~ п2 Д/2. В случае ш итераций решения Т9 — ntm AG*
При обычной линейно-блочной системе организации совмест-
ной деятельности операторов, управляющих отдельными бло-
ками единого технологического объекта (первый вариант), первый
и последний (ц-й) операторы участвуют в решении любой задачи,
поскольку контроль (а возможно и регулирование) входных и
выходных параметров обязательны. Следовательно, среднее время
решения задачи в обычной оперативной системе
Т‘ Т'тр + Т’9 — 2 (л — I)2 m + nzm Ati.
208
В общем случае, когда пг п2, это выражение примет вид
Т" = 2 («I — 1) («2 — 1) m Л/тр + П1П2П1 Л/;. (3.1)
Теперь проведем аналогичный расчет для системы типа гиб-
ридного интеллекта. В отличие от обычного, рассмотренного
выше, линейно-блочного варианта системы'оперативного управле-
ния, в системе гибридного интеллекта, которая строится как
интегрально-факторная, любые два оператора могут взаимодей-
ствовать между собой непосредственно: при достаточном числе
факторов сложности решения оперативных задач каждые две
частные структуры-стратегии по какому-либо фактору оказы-
ваются ассоциированными, «соседними» и могут быть интегриро-
ваны (рис. 3.8). Следовательно, число необходимых трансформа-
ций в системе гибридного интеллекта соответствует действитель-
ному числу необходимых участников — носителей релевантных
структур-стратегий гп2 — р, где г— число релевантных струк-
тур-стратегий; р — число структур-стратегий, необязательных
для решения конкретной возникшей задачи.
Каждая частная структура-стратегия объекта адекватна опре-
деленному классу задач, так что задачи данного класса могут быть
успешно самостоятельно решены оператором-носителем частной
структуры-стратегии Если принять долю таких задач за q”,
то доля всех задач, которые могут быть решены отдельным опера-
тором в системе гибридного интеллекта, составит qan2. При общем
числе возможных задачQ число задач,требующих объединения уси-
лий двух и более операторов, составит Q — ^"па.
В лииейно-блочиых системах такая доля q* существенно ниже,
поскольку одним блоком процесс решения задач практически
никогда ие ограничивается, так что q' qtt.
Среднее число участвующих в решении одной задачи опера-
торов п3/2. Среднее число односторонних трансформаций между
участниками при одной итерации па/2— 1, а общее число дву-
сторонних трансформаций
У;р = 2(п2/2- 1).
Среднее число эволюций стратегии при одной итерации =
= ^/2.
Время, затрачиваемое иа трансформации, при одной итерации
решения в среднем составит
Ттр - 2 (Пг/2 — 1) Д/тр.
Время, затрачиваемое на эволюции,
т; = (п2/2)д/;.
Таким образом, время решения одной оперативной задачи
системой гибридного интеллекта при m итерациях в среднем со-
ставит
Т’ = тТ'Тр + тТ» = 2 («а/2 — 1) m Д^р -j- (nam/2) Д/;. (3.2)
г
209
Разность выражений (3.2) и (3.1) позволяет сравнить значения
среднего времени решения задач обычными оперативными систе-
мами и гибридного интеллекта:
Г' — 7’" 2 (ГЦ — 1) («2 1) т Д/тр п\nim —
— 2 (п2/2 — 1) пг Д^р — n2m Д^э/2. (3.3)
Для случая равной информационной нагрузки ив каждого
оператора в обычной системе и в системе гибридного интеллекта,
когда Hi - п2 (т. е. число блоков, иа которые разбивается объект
при их делении между операторами обычной системы, равно
числу частных структур объекта, распределяемых между опера-
торами-участниками системы гибридного интеллекта), выраже-
ние (3.3) примет вид
Т' — Т” — 2 (n — I)2 т Д/jp + п2т Д/э — 2 (л/2 — 1) tn Д/тр —
- пт Д/;/2. (3.4)
Если в обоих типах систем много участников, то можно при-
ближенно принять п — 1 » п и п/2 — 1 » п/2. Тогда уравнение
(3.4) можно преобразовать:
Т' - Т" = 2п*т Д/тр + Д/j — пт Д/£р + 2т — пт Д/э/2.
(3.5)
Если принять, что Время, необходимое на трансформации
и эволюции стратегий в обеих системах одинаково (Д^р = Д£р -
= Д/Гр и Л/э = Д£ = Д^э), то
Тг — Т" — 2п2т Д/тр — п2т Л/э — пт Д(тр -2т Д/тр — пт Д/э/2 =
Д/тр(2па --п |-2)т + Д/Э(па — п/2) т. (3.6)
В уравнении (3.6) оба слагаемых положительны:
Д/тр (2п3 — п + 2) т > 0;
Д/э (п3 - л/2) т > 0,
поскольку Д/тр, Д/э, т — положительные числа, а 2п* п
при п » 1.
Следовательно, Т' > Т*. Таким образом, организация си-
стемы оперативного управления как системы гибридного интел-
лекта интегрально-факторного тина дает существенный выигрыш
во времени решения задач по сравнению с обычными системами
линейно-блочного типа.
Здесь не учитывалась доля задач, которые могут быть решены
отдельным оператором самостоятельно. Ранее мы приняли, что
q' < q”. Если значение q' достаточно велико и возможно q' > q"
или даже q’ = 1, то это означает, что блоки объекта управляются
автономно и объединять операторы в систему гибридного интел-
лекта нецелесообразно.
На значение выигрыша во времени решения задач при созда-
нии системы гибридного интеллекта по сравнению с обычной
210
линейно-блочной системой существенно влияет соотношение зна-
чений Д/тр и Д/э и Л£.
Неравенства Д/^р < Л£р и (нлн) Д^ < Д£, т. е. случаи,
когда трансформации н эволюции стратегий операторов, управ-
ляющих отдельными блоками, происходят быстрее, чем эти же
процессы в системе гибридного интеллекта, соответствуют объек-
там, состоящим из практически одинаковых блоков, иначе говоря,
имеющим примитивную, однообразную структуру.
Таким образом, создание систем гибридного интеллекта неце-
лесообразно, если управляемый объект может быть разбит на
автономные независимые управляемые блоки или если он состоит
из одинаковых блоков.
Система гибридного интеллекта дает тем более значительный
выигрыш, чем больше число частных структур-стратегий объекта
и, соответственно, число операторов участников-носителей этих
частных структур-стратегий, чем больше среднее время единичных
трансформаций и эволюций стратегий и число итераций — цик-
лов взаимодействия между операторами в ходе совместного ре-
шения задачи.
Распределенность интеллекта — это всеобщее свойство жи-
вых систем. Если в одном организме чувствующие и решающие
клетки соединить материально, то в гибридном интеллекте эти
связи носят информационный характер.
Одиако и между индивидами, входящими в гибридный интел-
лект, можно разделить функции: участники могут собирать раз-
ную информацию, по-разному ее оценивать, обобщать, запраши-
вать уточнения, детали.
Многим приходилось наблюдать слетку стай перелетных птиц. Например,
каждую осень в парковой части ВДНХ СССР собираются московские скворцы.
Готовясь к отлету, они собираются в стаи, которые затем выполняют облеты тер-
ритории по все более сложным траекториям.
Сложность траекторий, большая скорость, точная слаженность полетов
всех птиц удивительны. Наблюдая эти облеты много раз, можно прийти к выводу,
что механизм управления движением стаи состоит в следующем Птицы в зави-
симости от положения в стае распределяются по разным обязанностям* одни
наблюдают за выдерживанием направления, другие — высоты, третьи — плот-
ности стаи и т. д. При отклонении наблюдаемого параметра от заданной величины
«специалисты» по этому параметру издают особые звуковые сигналы. Стая реаги-
рует тотчас, если сила этих сигналов не ниже определенного значения. Такая
сила значит, что «специалисты» оценивают параметр не вразнобой, а в большин-
стве пришли к единому мнению—их голоса слились в мощный звук.
Можно предположить, что гибридный интеллект выступает
по отношению к отдельным его участникам как некая объектив-
ная, нередко даже непреодолимая сила.
Процессы взаимной опережающей многоуровневой адаптации
живых организмов, популяций, видов, ценозов, важную роль
в управлении которыми играют совокупные системы гибридного
интеллекта, составляют важную часть — одну из основ механизма
коэволюции живых систем, формирования био- н ноосферы, рас-
211
сматриваемых в трудах В. И. Вернадского, II. Н. Моисеева
и их многочисленных последователей.
При функционировании системы гибридного интеллекта в из-
вестной степени моделируется эволюционный процесс: происхо-
дят «мутации» — генерирование вариантов прогнозов (решений)
и их искусственный отбор, максимально приближенный к есте-
ственному по числу учитываемых факторов взаимной адаптации
системы со средой, но протекающий ускоренно. Генерирование
вариантов происходит как по типу случайных, ненаправленных
мутаций, так и целенаправленно.
Эволюционно и исторически главное назначение общения —
совместное формирование прогноза и (или) синхронизация на
его реализации.
Синтез структур систем гибридного интеллекта — это одна из
центральных проблем теории общения. В процессе общения обычно
каждый участник воспринимает других как объекты своей прог-
ностической активности, как элементы среды и возможных со-
юзников или противников достижения своих целей.
В системе гибридного интеллекта каждый партнер должен
восприниматься прежде всего как субъект, способный влиять
на общий прогноз.
Информационные факторы общения — это факторы, опреде-
ляющие протекание процесса совместного синтеза адекватной мо-
дели оперативной задачи, решаемой группой операторов па ос-
нове исходных частных, неполных (неадекватных) моделей путем
общения, непосредственного или дистанционного, опосредован-
ного средствами информационной связи. В этом аспекте гибрид-
ный интеллект — это совместное, целостное отражение внешней
среды группой особен, принадлежащих к одному или к разным
видам, система информационного взаимодействия между ними.
Системообразующим фактором, порождающим систему гиб-
ридного интеллекта, является совместное формирование прогноза
как необходимое условие своевременного приспособления к изме-
няющейся среде, что, в свою очередь, является необходимым ус-
ловием выживания. Рассматривая типы отражения как свойства
материи, В. И. Кремянекий говорит, что если акты отражения
объединены так или иначе в органически целостный процесс, то
различие между отдельно взятыми актами н целостным процессом
отражения становится весьма существенным, и качественную
специфику такого процесса в главном невозможно определить,
изучая единичные акты отражения порознь.
Общая идея гибридного интеллекта состоит в том, что множе-
ство элементов (живых клеток, микроорганизмов, нейронов,
особей), если они особым образом объединяются в систему, спо-
собны строить дальновидный и точный прогноз и согласованно
следовать ему, что ивляется главным условием нх выживания и
ускоренного развития. Таким образом, гибридный интеллект—
это качественно особый механизм предсказания и управления,
212
возникающий прн объединении множества элементов для более
полного и всестороннего моделирования реального мира и его
динамики в целях создания точного прогноза его дальнейших ив-
менений н согласованной предиастройки в соответствии с ним.
В природе гибридный интеллект включает в себя группу
живых систем, объединенных единой целью синтеза интегральной
прогностической модели состояния и динамики внешнего мира —
среды, объекта, явления, процесса, построения прогноза, согласо-
ванного принятия и реализации решения.
Условия возникновения гибридного интеллекта:
жизненная важность возможно более точного предсказания
динамики внешнего мира и принятия верного решения;
наличие частных, неполных индивидуальных моделей;
возможность коннергенции состояний.
Динамика функционирования гибридного интеллекта направ-
лена от частных, лишь едва совпадающих моделей, к единой об-
щей модели.
Социотехнический гибридный интеллект — это компьютери-
зованная система коллективного оперативного решении сложных
комплексных задач проектирования, прогнозирования, планиро-
вания или управления, требующих учета многочисленных разно-
плановых динамических факторов, в условиях интенсивного ин-
формационного взаимодействия между участниками решения.
В системе гибридного интеллекта осуществляется индивидуаль-
ная адаптация частной информации к каждому участнику и груп-
повая адаптация интегральной информации — ко всему коллек-
тиву, совместно синтезирующему адекватную интегральную ин-
формационную модель, достижение которой делает решение для
всех очевидным. Прн этом решение является фактически и приз-
нается субъективно общим, поэтому понимается и реализуется
всеми участниками точно, единообразно, осознанно, оперативно.
Синхронизация в системе гибридного интеллекта — это яв-
ление согласованности продвижения к решению всех участников,
так что к общему единому итоговому решению все они приходят
одновременно. Решение в гибридном интеллекте принимается так,
чтобы каждый шаг не противоречил всем частным, индивидуаль-
ным моделям и в то же время был понят и принят каждым участ-
ником.
Более строго, психологическая синхронизации — это совла-
дение векторов рефлексии динамической среды разными людьми.
Коллективное решение сложных интеллектуальных задач
включает совместное уточнение проблемы, поиск адекватных под-
ходов, определение характера требуемого диагностического «среза»
объекта или внешней среды, совместное формирование адекват-
ной информационной модели.
Можно указать наиболее важные личные качества участника
гибридного интеллекта, причем они различны на разных стадиях
решения творческой интеллектуальной задачи:
213
на стадии выявления потребности, множества проблем —> j
критичность к существующим знаниям, богатый практический* |
опыт; j
па стадии выбора важной и посильной проблемы — широкая ’
эрудиция, умение убеждать, организаторские способности;
иа стадии формирования диагностического среза — профес-
сиональная скрупулезность, объективность,
на стадии обобщения и начала формирования интегральной
модели — знание профессиональных языков, умение сформулиро-
вать проблему и подходы на общем языке;
на стадии уточнения интегральной модели — абстрактное
мышление, владение мощным интегральным языком, умение де-
шифровать и профессионально перепроверять детали интеграль-
ной модели;
на стадии решения («открытия») —• умение представить адек-
ватную интегральную информационную модель в компактной,
лаконичной, обозримой форме
Практическое значение принципов гибридного интеллекта
состоит прежде всего в том, что они позволяют мобилизовать н
концентрированно использовать все, что накоплено инженерной
психологией в области синтеза систем отображения информации и
организации адаптивного информационного взаимодействия между
человеком и машиной и между людьми, совместно решающими
оперативные задачи Главное здесь, пожалуй, инженерно-психо-
логические принципы построения СОИН Эти принципы — не что
иное, как способы материализации априорных стратегий решения
с учетом психологических особенностей работы человека-опера-
тора в реальной обстановке, которому предшественники должны
помочь в решении сложных срочных задач.
В системе гибридного интеллекта используется одновременно
несколько типов СОИН, следовательно, возможно активное при-
менение разными участниками и обобщение ими совместно не-
скольких априорных стратегий решения
Таким образом, главное преимущество систем гибридного ин-
теллекта — максимальное использование априорного опыта ре-
шения, подбор группы участников для иаилучшей взаимной ин-
дивидуальной адаптации каждой априорной стратегии и соответ-
ствующего участника, организация взаимодействия между участ-
никами для максимизации группового эффекта использования
преимуществ взаимопомощи при решении сложнейших задач.
Весь прогресс нашего государства, в частности повышение
производительности труда, борьба с пьянством, рост образова-
тельного и культурного уровня, связан с вовлечением всех граж-
дан в процессы формирования и реализации прогнозов и планов
развития общества Необходимо добиваться того, чтобы, участ-
вуя в прогнозировании, планировании, обсуждении производствен-
ных н общественных задач, каждый человек рассматривал При-
нятые решения как свои собственные. Этому должно содейство-
214
вать формирование гибридных интеллектов разных уровней:
бригадного, производственного, районного, отраслевого, обще-
государственного.
В сборе информации, ее обработке и принятия решений должны
принимать непосредственное участие специалисты, профессио-
налы. Но тогда пропаганда, агитация, средства производственной
и массовой информации должны представить дело так, что все
заинтересованные люди участвуют в принятии решении, что при-
каз, закон, любой акт, обязательный для их исполнения, исхо-
дит и от иих, подготовлен, принят ими. Именно в этом случае
люди будут наиболее активно, заинтересованно участвовать как
в выработке решений, так и, главное, в их реализации.
Вместе с тем нельзя недооценивать значения достоверности
информации, поступающей к людям. Перестройка, гласность,
демократизация важны тем, что содействуют ориентации литера-
туры, искусства, массовой информации на отображение истин-
ных данных о состоянии, динамике условий жизни.
Эволюционно люди, как и все живые системы, могут поддержи-
вать постоянное, неослабевающее внимание лишь к той информа-
ции, которая может быть надежной основой процессов опережаю-
щего отражения, своевременного приспособления к ожидаемым
условиям жизни. Если информация недостоверна, то, как любой
ложный сигнал, опа в конечном итоге перестает привлекать вни-
мание, поскольку реагирование на иее зря отнимает силы, энер-
гию, время, не облегчая приспособление к динамичным условиям
жизни. Прогностический механизм человека, его интеллект, столк-
нувшись с ошибочностью и бесполезностью прогнозов, отклю-
чается, перестает функционировать, что ведет к духовной, ум-
ственной, общественной деградации и, как следствие этого, —
к пьянству, равнодушному отношению к труду, противоправному
поведению.
ГЛАВА 4
' ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ ДИНАМИКА ПРОГРЕССА
. интеллектуальных И ИНФОРМАЦИОННЫХ г
СИСТЕМ л
. » . к
J4.1. ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ /
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГРЕССА
Ускорение научно-технического прогресса выдвинуло перед
советской наукой особо сложные и безотлагательные задачи иссле-
дования динамики и управления процессами преобразования
структур систем разных уровней, типов При этом очень важно
сиять все искусственные барьеры, «табу» на комплексное приме-
нение разных наук к изучению социальных процессов, ликвиди-
215
* * ’ “ » r
ровать надуманный антагонизм между подходами к изучению со-
циальных, биологических, физических, инженерных проблем,
признать возможность пользы физики, математики, инженерных
дисциплин для понимания динамики социальных, экономических,
психологических процессов, использовать принцип единства ма-
териального мира Необходимо мобилизовать весь опыт мировой
науки в исследовании процессов динамики структур сложных
систем, попытаться обобщить этот опыт в виде моделей, закономер-
ностей, законов. Причем нельзя ограничиваться только данными
общественных наук, могут оказаться полезными подходы, разра-
ботанные в кибернетике, теории автоматического управления, |
физике, биологин. Проблемы теории и методологии исследова- ।
иия биологической эволюции представляют особый интерес, J
поскольку эта область человеческих знаний прямо связана с изу-
чением процессов трансформации, взаимопереходов одних струк-
тур сложных систем в другие [76, 77].
Необходима многоуровневая система разнотипных моделей
перестройки. На это сложное явление следует посмотреть со всех
сторон, полно и достоверно представить его, попять, чтобы пра-
вильно спланировать и успешно управлять процессом перестройки.
Прежде всего надо понять, в каком отношении перестройка ти- j
пичпа, к какому классу объективных явлений опа относится, что!
известно об этом классе явлений, какие существующие в науке!
модели могут быть здесь применены. И следует понять, в каких!
отношениях перестройка — явление новое, уникальное, требую-!
щее постановки ранее не решавшихся научных проблем.
Первые попытки построения общих моделей динамики прог-
ресса личности (получение общего образования, становление
как профессионала), промышленного производства и биологиче-
ских систем были сделаны еще в XIX в. Все эти процессы были
объединены общим понятием «обучение»; например, технический
прогресс стали рассматривать как «обучение промышленности»,
биологическую эволюцию — как «обучение Природы» и т д
Поскольку технический прогресс рассматривался как про-
цесс обучения промышленности, то по аналогии с обучением ин-
дивида после экспериментов Г. Эббнигауза (1885 г ) технический
прогресс стали описывать и прогнозировать с помощью экспо-
ненциальной кривой. Считалось, что па заре цивилизации каждое
изобретение давало большой прирост общественного производ-
ства, затем темпы роста снизились, а теперь мы якобы находимся
в таких трудных условиях, когда требуется во много раз больше,
и притом более значительных изобретений, чтобы продвинуться
хоть немного вперед в производительности труда.
В 1969 г., обучая операторов автоматизированных систем
управления навыкам регулирования быстропротекающих ава-
рийных процессов при разных числах одновременно предъявляе-
мых им контрольно-измерительных приборов [221, обнаружили, .
что кривые процесса обучения имеют отнюдь Не монотонную фор-
216
Рис 4 L Снижение относительном
точности прогноза в «трудный пе-
риод» для прогнозирования
му: существуют этапы, ког-
да показатели деятельности
обучаемого временно сни-
жаются, после чего снова
продолжают повышаться
(см, рис. 2 I)
Примерно в это же время
Э.Янч [881, анализируя до
стоверпость традиционных, экспоненциальных моделей прогноза
научно-технического прогресса, пришел к выводу, что существуют
«трудные периоды», когда достоверность прогнозных данных Q, по-
лученных с помощью экспоненциальной модели развития (в каче-
стве примеров были взяты крупные нефтяные компании), резко
снижается. На рис 4.1 такой период находится между 15 и 30 го-
дами. В такие особые периоды, видимо, происходит качественное
изменение структуры прогнозируемых процессов, так что законо-
мерность, действовавшая на предыдущем этапе и дававшая моно-
тонный рост показателей, перестает действовать н сменяется иной
закономерностью, которую необходимо изучать, описывать, учи-
тывать с помощью принципиально иных моделей, носящих немо*
котонный, неэкспоненциальпый характер.
Проиллюстрируем эту гипотезу примером из развития авиации Допустим,
в момент То (рис 4 2) началось развитие поршневой (винтомоторной) истребитель*
Рис. 4 2. Динамика сретней эффективности единичного объекта производства или
военной техники IP при последовательном возникновении, распространении и
исчезновении разных типов технологии с эффективностью Urj. 1Г3
Тв — момент возникновения U7,. Г, - момент возникновения IF,. Г, — момент, когда
Уровни эффективности объектов первой и второй технологии сравниваются (IV, — IF,),
Т' момент исчезновения объектов с первой технологией, после чего IV = IV, до мо-
мента Т„ когда возникает IV, Пунктирной линией показана монотонная огибающая,
аппроксимирующая общую тенденцию прогресса авиации do параметру w
217
кой авиации. С течением времени средняя боевая эффективность таких самоле-
тов комплексно отражающая скоростные качества, маневренность, воору-
женность, безопасность, повышалась экспоненциально и к моменту Тг приблизи-
лась к максимальному значению для этого типа авиации W^imax. т. е. Wj факти-
чески вышла на свое «плато».
Поскольку поршневые двигатели не могли дать больше существенного при-
роста боевой эффективности истребителей, в момент Тг началось внедрение
в войска реактивных истребителей, эффективность которых обозначена (Fa.
В американских ВВС этот период пришелся на 1943—1944 гг. Поначалу средняя
боевая эффективность реактивного истребителя была ниже, чем поршневого,
вследствие чего средняя боевая эффективность истребителей HZ стала снижаться
и тем больше, чем больше реактивных истребителей (прн относительно постоян-
ной или даже снижающейся численности поршневых) вводилось в строй. Доста-
точно вспомнить, что в указанный период в молодой американской реактивной
истребительной авиации произошло около 400 загадочных катастроф с гибелью
самолета и пилота, причем многие из них произошли вне боевых действий, чаще
всего при взлете, посадке, выполнении фигур высшего пилотажа. После долгих
расследований оказалось, что катастрофы происходили вследствие того, что
на реактивные истребители пересаживались пилоты с поршневых самолетов,
и в напряженных ситуациях, когда зрительное внимание пилота сконцентри-
ровано на наблюдении внекабинного пространства, ему необходимо было нахо-
дить и переключать органы управления без зрительного контроля, по памяти
н наощупь. В результате пилоты часто путали размещение и назначенце органов
управления реактивным самолетом, так как они привыкли к размещению на
предыдущих, более привычных, поршневых самолетах. Именно тогда возникли
такие новые науки о проектировании, эксплуатации и динамике информационпо-
у пр являющих и технологических СЧМС, как инженерная психология, эргоно-
мика, учет человеческих факторов а технике, позволившие существенно повы-
сить эффективность и безопасность полетов и боевых действий реактивной авиа-
ции, а затем внесшие большой вклад в научно-технический прогресс многих
огра^сй военной н гражданской техники, техколснии, промышленности- К со-
жалению. отставание нашей эргономики от зарубежной быстро нарастает, по-
тери от снижения производительности, качества, безопасности работы СЧМС
в энергетике, на авиационном, железнодорожном, морском, речном и автомо-
бильном транспорте, в добывающей н обрабатывающей промышленности огромны.
Динамика средней единичной эффективности любых транспорт-
ных, промышленных, энергетических объектов прн возникнове-
нии, распространении и исчезновении разных типов технологии,
отличающихся кривыми эффективности W2, 1Га..............отражена
на рнс. 4.2. Такое представление научно-технического прогресса
позволяет объяснять сущность того периода, который Э. Янч
назвал «трудным» с точки зрения прогнозирования. В нашем слу-
чае это будет период, когда резко нарушается монотонный, экс-
поненциальный характер прогресса, возникает временный спад
эффективности, обусловленный сменой, перестройкой качествен-
ных, структурных основ технологии. Когда новая структура
с эффективностью W2 утвердится и полностью вытеснит отжив-
шую IFi, вновь вступит в силу монотонная, экспоненциальная за-
кономерность прогресса. Она будет сохраняться в течение периода
времени Тъ—Тъ-
Легко заметить, что верхние части кривых ITj, 1Г2, можно
соединить общей монотонной кривой, т. е, прогресс при очень
высоком уровне обобщения, загрубления моделей можно предста-
вить как монотонный процесс, однако при этом выпадут из рас-
218
смотрения самые важные решающие этапы исторического про-
гресса — революции, социально-экономические перестройки, круп-
нейшие научные открытия и инженерные изобретения*
Трудпопрогнозируемый период 7\— Т* представляет собой осо-
бый интерес — он соответствует периоду трансформации струк-
туры с характеристикой эффективности IFj, прогресс которой
уже исчерпан, в новую структуру переход к которой дает воз-
можность системе после временного спада существенно повысить
СВОЮ эффективность (U^max >
И. В. Бестужев—Лада показал, что логический «продукт» прогнозного поиска
представляется прежде всего s виде выявленного проблемного состояния, а не
описания ожидаемого состояния исследуемого объекта, С точки зрения предло-
женной нами трансформационной теории обучения, развития, динамики систем,
проблемные состояния и трудные периоды прогнозирования являются примерами
этанов трансформации структур, типичных для всех развивающихся, динамич-
ных социальных, психологических, физиологических, биологических, а также
физических, химических, инженерно-технических систем и процессов. Ярко
выраженными процессами трансформации структур и способов функционирова-
ния (стратегий) систем являются революционные смены общественно экономиче-
ских формаций, экономические кризисы, перестройка систем общего и специаль-
ного обрязевания, формирование нового типа личности, закалка организма,
тренировка спортсменов, возрастные изменения в организме, формирование но-
вых видов и биоценозов в ходе биологической эволюции, погодно-климатические
сдвиги, формирование и преобразование кристаллов, фазовые переходы в кри-
сталлических веществах, термодинамике, сплавах металлов, в объектах управ-
ления, диссипативные процессы в химических реакциях, модернизация техноло-
гического оборудования, переналадка гибких автоматизированных производств,
роботов и многие другие. Поскольку общество является сложнейшей сопиотех-
нической системой, разработка теории его перестройки, исследование законо-
мерностей, прогнозирование и управление процессами перестройки должны
основываться па синтезе научных знаний о трансформациях во всех типах более
частных, входящих в него систем и объектов.
Особое значение имеет изучение психологических процессов
трансформации личности, формирования новых ценностных уста-
новок, стереотипов, взаимоотношений между людьми и новой
техникой, существа того сложного нового социально-психологиче-
ского явления, которое И. Т. Фролов назвал высоким соприкос-
новением.
Ускорение научно-технического прогресса, резкое усложнение
задач, решаемых специалистами народного хозяйства, перенесе-
ние центра тяжести с экстенсивных методов на интенсивные, с ко-
личества - на качество, усиление влияния социальных условий,
резкое возрастание роли человеческого фактора потребовали ко-
ренных преобразований хозяйственного управления.
Анализ явлений трансформационной динамики структур мно-
гих систем в сопоставлении с данными о промышленном разви-
тии нашей страны в предвоенные пятилетки, после войны, в пе-
риод спада в конце 70-х — начале 80-х годов, а также данными
о динамике экономики европейских стран в эпоху буржуазных
революций, капиталистических стран в периоды, предшествующие
экономическим кризисам и следующие за ними, дает возможность
219
Рис, 4,3 Условное представление диалектической динамики развития общества
представить общий характер изменений показателей общественного
производства в периоды трансформации структуры экономики.
Быстрый подъем производства на начальном этапе развития
каждой новой, ио уже вполне сложившейся, общественно-эконо-
мической формации или варианта структуры ее экономики, после-
дующее замедление темпов роста, когда исчерпываются резервы
совершенствования структуры, затем спад, приводящий к возник-
новению кризиса, революционной ситуации с характерным несо-
ответствием между уровнем производительных сил и структурой
экономики, производственных отношений, приводит к револю-
ционным или качественным преобразованиям, в ходе которых про-
исходит трансформация структуры общества и его экономики.
Начинается формирование и развитие очередной общественно-
экономической формации или качественно нового этапа со-
циально-экономического прогресса.
Условно иа рис, 4.3 показана диалектическая, трансформацион-
ная динамика исторического развития общества с эволюционными
этапами постеленного повышения эффективности и революцион-
ными этапами со спадами эффективности и трансформациями ба-
зальных структур общества.
Повышение эффективности общественного производства после
преобразования отжившей структуры экономики в новую про-
исходит вследствие того, что появляются новые резервы для ак-
тивизации процессов взаимной адаптации, взаимосогласования
людей, различных социально-экономических компонентов (пред-
приятий, объединений, банков, министерств, ведомств, регио-
нов), этнических и других компонентов между собой и общества
(государства) в целом с внешней средой (другими государствами,
природой). Каждая социальная структура—это особая законо-
мерность таких процессов.
Структура общественно-экономической формации в целом —
это суперструктура, которая может реализопаться во многих
вариантах и имеет много уровней — подструктур, объединяемых
общим социально-экономическим законом формации.
220 3
Кризис экономики — это падение эффективности устаревшей
экономической структуры, когда она входит в противоречие
с новыми объективными условиями.
Политическаи и экономическая структура общества отклады-
вает глубочайший отпечаток па всех уровнях процессов взаим-
ной адаптации людей между собой и с внешней средой. Касается
это и деятельности ученых, стиля и теоретического мышления.
Нет сомнений, что Ч. Дарвин находился под влиянием общей
структуры капитализма, создавая теорию эволюции как случай-
ной изменчивости, борьбы за существование и естественного от-
бора наиболее приспособленных. В предреволюционной России,
когда в начале века идеи социализма овладели передовыми умами,
получила развитие концепция взаимопомощи как важнейшего
фактора развития животных и людей. Ярким выразителем этой
концепции был П. Кропоткин.
Для бельгийского ученого Нобелевского лауреата И. Приго-
жина п его коллег не представляется иного пути формирования
структуры, порядка, как только через хаос [57, 66]. Действитель-
но, капитализм нащупывает новый вариант приемлемого порядка
только через хаос очередного глубочайшего кризиса. По такой
путь не единственный: в природе и обществе возможны прогно-
зируемые и управляемые процессы синтеза и трансформации струк-
тур, биологической эволюции и особенно общественного развития.
Проннзаппость каждого из людей духом общества, в котором он
живет, с одной стороны, и привычность манипулирования этим
обществом в целом и деталях как наблюдаемыми моделями всех
процессов мироздания и прогресса, с другой, делают связь бы-
тия и сознания настолько тесной, что она проявляется даже в наи-
более выдающихся творениях научной теоретической мысли.
4.2. ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
ВИДОВ ПРОГРЕССА
Попытаемся перечислить и коротко описать основные виды
прогресса, пользуясь основными положениями трансформацион-
ной теории обучения, развития, прогресса. Каждая структура,
являясь воплощением определенной закономерности взаимной
адаптации компонентов системы между собой, обусловливает
соответствующую закономерность ее целостного функционирова-
ния, зависимости ее эффективности (производительности, надеж-
ности, безопасности, качества) от условий среды, в которых дан-
ная система функционирует.
Каждая система может иметь структуры разных уровней,
отличающихся широтой охвата характеристик и компонентов си-
стемы, пространственными, временными и другими признаками.
Соответственно каждому уровню, способу совершенствования
структуры или ее трансформации в другую (новую или временно
221
Рис. 4,4, Соотношение характеристических кривых стратегий функционирования
структур разных уровней и типов;
Р/, Р{ 1 — политических; _ ], 5Л - стратегических; Тп _ р Тп _ j, Тп _ [ —
тактических; 7*^ _ / — оперативной, трансформационная точка политик Р^
и Р( _[_ р стрелки 1 — 5 — варианты изменений системы
в одну из предшествовавших ) можно выделить различные специфи-
ческие типы прогресса.
С точки зрения прогресса государства можно выделить сле-
дующие основные типы структур и прогрессов: политический,
стратегический, тактический, оперативный.
Политический прогресс затрагивает наиболее общие, прин-
ципиальные аспекты государственного устройства, формы собст-
венности иа орудия производства, производственные отношения.
Сюда входят и смены общественно-экономических формаций.
Стратегический прогресс связан со значительными, качествен-
ными этапами развития общества, отражающимися на условиях
функционирования общества.
Тактический прогресс определяет пути планирования, органи-
зации, достижения стратегического прогресса, выбор оператив-
ных решений, траекторий и оперативного прогресса, который,
в свою очередь, реализуется через текущее управление.
Соотношение характеристических кривых перечисленных уров-
ней и типов структур показано па рис, 4,4,
Одна и та же динамика системы может но-разиому оцениваться
на разных уровнях: прогресс политический может проявляться
как временный регресс па стратегическом и более низких уровнях.
Такое соотношение зависит от типов прогресса.
Типы прогресса прежде всего зависят от характера виутри-
структурных или межструктуриых переходов. Если структура
222
в принципе остается той же самой и происходит лишь ее количе-
ственное изменение (совершенствование), то прогресс носит моно-
тонный характер н относится к эволюциям.
Если прогресс системы включает в себя замену одной струк-
туры другой при относительно постоянном составе компонен-
тов системы, то прогресс относится к трансформациям. Трансфор-
мационный прогресс государства при неизменной политэкопоми-
ческой формации называется перестройкой. Трансформационный
прогресс государственной политической структуры называется
революцией.
Эволюционный прогресс может реализоваться как частичная
рационализация, оптимизация, конвергенция, синхронизация,
пристройка или перестройка.
Рационализация связана с частичным повышением эффектив-
ности системы, причем общий максимум эффективности этой
структуры по выбранному критерию (производительности, ка-
честву и т. д.) может при этом не достигаться (рис, 4.5).
Постепенное изменение параметров функционирования, при
котором достигается оптимум функционирования данной струк-
туры, называется оптимизацией. Стрелкой 2 на рис. 4 5 показан
процесс оптимизации характеристики структуры, достижения ее
наивысшей эффективности. В левой части рис. 4,5 показаны виды
прогресса, но в привязке к статическим характеристикам систем
с разными структурами. В правой части рис. 4.5 показаны дина-
мические кривые, соответствующие некоторым видам прогресса,
в том числе и трансформация — взаимопереходам между струк-
турами. Рационализация и оптимизация имеют монотонную, экс-
поненциальную форму (кривые 1 и 2).
Конвергенция отличается тем, что структура, поначалу раз-
мытая и низкоэффективная, в результате взаимной адаптации,
сближения, конвергенции ее компонентов при постоянном интер-
вале внутренних и внешних условий, сложности решаемых задач
Рис. 4 5. Виды прогресса'
1 — рационализаторский; оптимизационный; 3 — достроечный: 4 — заместитель-
ный; 5 — травсформационяО’Тактически й. i ~ трансформацновно-политическнй: 7 —
11 революционный '• * >
223
постепенно становится все более четкой, гармоничной, эффектив-
ной. На рис. 4.4 показаны характеристики тактик 7\_] и Tn_i,
принадлежащих одной стратегии Sn~i; более универсальна—
она может применяться в более широком диапазоне условий ДГп-ь
чем Д/^_] для 7^_i. Однако эффективность Qn-i тактики 7^_i
ниже, чем эффективность Qn j тактики 7^_i, которую можно
квалифицировать как более специализированную — применимую
в более узком диапазоне условий, чем Tn-i, но зато с большим ус-
пехом (эффективностью). Интегральные эффективности обеих так-
тик, вычисленные по соответствующим интервалам равны
между собой: > ‘
J Qn—idF — J Qn—idF~Cr 4, ,1/.
-i
где Cn~t — постоянная величина интегральной эффективности
тактик, входящих в стратегию Sn л.
Условие постоянства (эквивалентности) интегральной эффек-
тивности системы при эволюции, трансформации, конвергенции
ее структур выполняется в том случае, если состав компонентов
системы (се материальные ресурсы) и активность (производитель-
ность) ее компонентов (энергетические ресурсы) остаются неизмен-
ными, а интеграл рассчитывается по всем факторам и критериям.
Необходимо учитывать, что структура сама по себе не порождает
ни материи, ии энергии, а лишь направляет, особым образом ор-
ганизует материю и энергию ее компонентов, обеспечивая дости-
жение такой эффективности, которая возможна лишь при условии
взаимной адаптации компонентов между собой, их конвергенции
и ориентировки иа достижение наибольшего возможного значе-
ния заданного критерия эффективности. Максимальный эффект
системы равен сумме соответствующих материально-энергетиче-
ских ресурсов всех ее компонентов.
Специфика социальных систем состоит в том, что активность
компонентов системы—членов общества — при изменении струк-
туры общества, даже при одной и тон же численности трудоспо-
собного населения, может изменяться в очень широких пределах.
Может показаться, что при этом правило постоянства интег-
ральной эффективности системы может нарушаться. В любом
случае при анализе структурной динамики социальной системы
применение этого правила может быть полезно: при совершенство-
вании структуры общества, когда заведомо можно ожидать повы-
шения активности его членов, применение правила постоянства
интегральной эффективности даст нижнюю, гарантированную
оценку выигрыша от перестройки, которую затем можно скоррек-
тировать в сторону увеличения с учетом реального повышения
активности граждан.
Важным фактором повышения производительности труда (т. е.
фактической активности каждого индивида, а следовательно, и
224
общества в целом) является передача предыдущими поколениями
людей последующим своего овеществленного труда, своих зна-
ний, умений, материализованных в машинах, программах ком-
пьютеров, информационных системах, разнообразных автоматах
и роботах.
Высшая степень конвергенции данного состава компонентов
системы, при которой достигается максимальная эффективность
системы, называется синхронизацией. Обращаясь к тому же при-
меру иа рис. 4.4, можно сказать, что если переход от Т'п_} к
квалифицировался как конвергентный прогресс, то переход
от Тп~j к тактике Тп_\, наиболее эффективной из всех возможных
в составе стратегии Sn_!, можно отнести к синхронизирующему
прогрессу.
Пристройка как разновидность прогресса отличается тем,
что интервал сложности решаемых системой задач остается по-
стоянным ДЕ — const, как и оптимальное значение F, но сред-
няя и максимальная эффективность системы повышается. Это до-
стигается за счет увеличения материальных или (и) энергетиче-
ских ресурсов системы и составляющих ее компонентов. Напри-
мер, направляя кредиты, новую технику, усиливая материальное
стимулирование работников, можно существенно повысить эф-
фективность (валовой продукт, качество) работы определенной
отрасли народного хозяйства. Пристроечный прогресс имеет мо-
нотонную динамику, темп изменений (крутизна кривой развития)
зависит от скорости притока дополнительных ресурсов.
Перестройка (см, рис. 4.5) связана с трансформацией струк-
тур, соответствующих политическому, стратегическому и более
низким уровням — тактическому и оперативному. Такая динв-
мика прогресса дает возможность квалифицировать его как транс-
формационно-тактический, трансформационно-политический (см.
рис. 4.5) и т. д.
Почти мгновенный переход от одной политической структуры
к другой путем устранения части компонентов и блоков системы,
специфических для прежней структуры, называется революцией.
Если при достроечном прогрессе происходит дополнение, увели-
чение состава компонентов системы, то при революции наблю-
дается его сокращение, что, естественно, выражается в быстром
и значительном снижении эффективности системы, темпов ее
роста и максимального значения.
Чем выше уровень структуры, тем глубже трансформацион-
ный спад: сравните в правой части рис. 4.5 кривую 5 динамики
трансформационного процесса на уровне стратегий и кривую 6 —
трансформацию в период революции.
Законы и особенности трансформаций структур важно знать
для планирования и управления процессами перестройки, но не
менее важно — и для агитационной работы в массах: перестройка,
как и революция, может дать народу очень много, но не сразу,
а только после преодоления немалых трудностей и лишений.
8 Венда В. Ф. 225
Трансформационный и эволюционный типы (точнее, этапы) Я
прогресса являются наиболее общими, характерными для разви-
тия всех систем. Если рассматривать в биологической эволюции
в качестве главного процесса происхождение видов, то окажется,
что в основе биологической эволюции лежит трансформация ви-
дов. Отсюда и одно из додарвиновских названий этой области
знаний — трансформизм.
В обществе трансформации могут происходить между струк-
турами разных уровней, но важнейшее принципиальное значе-
ние, конечно, имеют трансформации политических структур.
Трансформационная теория динамики систем утверждает ди-
алектический характер развития структур всех систем, отвергая
метафизическое представление о развитии как монотонном при- 4
ближении к абсолютному потолку эффективности — плато. Обоб- |
щая такие выводы иа все системы, трансформационная теория 3
дает основание считать, что и развитие человеческого общества —
это последовательность процессов эволюции и трансформации
общественно-политических и экономических структур.
4.3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ И ДИНАМИКА
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПРОГРЕССА
Относительность прогресса. Эффективное функционирование
любой структуры ограничено определенным интервалом приемле-
мых для нее условий — внутренних и внешних Никакая струк-
тура ие обеспечивает некоего наивысшего уровня эффективности
иа все случаи жизни, поэтому каждая структура по логике про-
гресса будет трансформирована в следующую, которая будет
лучше удовлетворять новым условиям, критериям, потребностям,
прогнозируемым перспективам развития человечества и всей ок-
ружающей природы.
Переход происходит быстрее и легче, если система умеет про-
гнозировать нежелательную динамику условий своего существо-
вания и своевременно готовиться к трансформации своей струк-
туры. Такой механизм эволюционно выработан у живых систем:
при возникновении динамики среды, носящей угрожающий ха-
рактер, у животных возникает стресс, резко увеличивающий
частоту мутаций [71, а следовательно, и возможность появления
требуемых признаков и новых, более жизнеспособных структур
еще до того, как кризисные условия станут смертельно опасными.
Используя в целом опыт биологической эволюции, люди спо-
собны существенно усовершенствовать его, делая прогресс менее
расточительным. На прогнозировании может быть основан ие
только сигнал о необходимости смены структуры, но и модель
новой, более жизнеспособной и эффективной структуры, а также
наиболее целесообразная траектория, план перехода от сущест-
вующей к новой структуре. При этом минуется этап массовой ин-
226
дивидуальной изменчивости, свойственной биологическим видам,
или хаотических кризисных явлений.
Конечность и бесконечность: диалектика прогресса. Возникает
вопрос: есть лн конец прогрессу? Старые, метафизические пред-
ставления о монотонном приближении значения критерия эф-
фективности к некоему предельному потолку давали однозначный
ответ: «плато» максимума эффективности и есть предел прогресса.
Выдвигаемая нами трансформационная концепция прогресса ука-
зывает на то, что прогресс любой сложной системы имеет множе-
ство таких «потолков» и «плато» — по числу возможных структур
системы. А кривая прогресса выглядит как монотонный подъем,
стабилизация, спад, стабилизация для качественной перестройки
системы, новый подъем — опять сначала медленный, потом ус-
коряющийся, потом замедляющийся, заканчивающийся очеред-
ным «плато» и т. д. Такая «диалектическая кривая» прогресса
определенной системы может иметь разные конкретные формы в за-
висимости от того, какие структуры, в каком составе и в какой
последовательности будут встречаться в процессе развития си-
стемы. Простейшие примеры приведены на рис. 4.3—4.5.
Если возвратиться к вопросу о верхнем пределе, «потолке»
развития системы и при этом понимать прогресс узко — как изме-
нение выбранного критерия эффективности Qf- в зависимости от
фактора объективных или субъективных условий F'f, то надо
признать, что предел должен быть. Если система закрытая, т. е.
ресурсы ее ограничены (например, ресурсы пашей планеты),
то по любой паре Qit Fj может быть определен абсолютный предел
развития. Но в том-то и состоит диалектика развития, что крите-
риев оптимальности н факторов прогресса системы, особенно та-
кой, как человеческое общество, множество. Поэтому, исчерпав
запасы совершенствования по очередному критерию или их группе,
система меняет критерии или переходит к изменению других фак-
торов, возникают все новые и новые «диалектические кривые»
прогресса, среди которых, безусловно, возможны и тупиковые,
например, ведущие к экологической катастрофе.
Кроме смены критериев, возможна еще и смена направления
желаемого изменения некоторых критериев, т. е. в известной сте-
пени реверс процесса развития. Например, современная тенден-
ции увеличения числа автомобилей на душу населения как пока-
зателя благосостояния обязательно сменится уменьшением этого
числа более важным показателем борьбы за чистоту воздуха,
большую подвижность людей, продолжительность их жизни.
Трансформации целей и критериев прогресса. Абсолютизация
гипертрофированных и все более увеличивающихся потребностей
людей, лежащая в основе существования и развитии всех нынеш-
них и предшествовавших общественных формаций, нанесла огром-
ный ущерб биологии, ботанике, геологии, воздушному бассейну,
океанам, малым и большим рекам, а атомное оружие вообще
поставило под сомнение вероятность продолжения жизни в лю-
8е
227
бых ее формах. К счастью, борьба прение аюмной угрозы при-
обретает все более организованный харакюр, а по крайней мере
теоретически многое из того, что лючи наюорилн на планете,
иосит более или менее обратимый характер, можно восстановить
леса, степи, даже некоторые месторождения полезных ископаемых
с помощью микроорганизмов и т д Видимо, могучая технология
будущего когда-нибудь окажется направленной почти исключи-
тельно на залечивание ран, нанесенных человеком, пе оправдав-
шим пока надежд эволюционирующей природы па ю, что ей уда-
лось создать себе поистине разумною и прозорливого вождя
Критерий эффективности Q( в природе такой, что у каждой
последующей формации он повышается по сравнению с преды-
дущими Однако такое повышение совсем не обязательно про-
гресс может состоять в повышении сложное!и решаемых задач
(Ft opt < <tTi> opt). ЧТО означает более полный охват всех условий,
т. е большую системно» ib, динамично»ть, прогиос гичиость при-
меняемых .моделей В siom случае даже некоторое снижение Qt
будет с лихвой компенсироваться увеличением Л'иfopt, что, но
сути, будет означать смену ролей фак юра ? и критерия Q. Ft
станет критерием, a Qt — фактором
Взаимопереходы, гран» формации между конкреюыми дейст-
виями, отдельными оперативными решениями, тактиками, стра-
тегиями, ГЛОбаЛьНЫМИ ПОЛИТИКамИ ВОЗМОЖНЫ 1ОЛ1.К0 в том гл у
чае, если их характеристики пересекают» я между собой (см.
рис 4 3-4 5), если они имеют общие компоненты и состояния
Каждая новая структура зарождается в ицбине предыдущей,
которые несут в себе ее признаки, а новая » груктура, в свою оче-
редь, сохраняет в течение некоторою времени признаки и компо-
ненты предшествовавших структур
Как мысли и знания у человека появляются на основе связан-
ных с ними, ассоциированных мыслей н знаний, так и полити-
ческая и экономическая структуры строятся ие иа пустом месте,
а на обломках, развалинах предыдущих структур С помощью
сопоставительною анализа характер!!» тическнх кривых, отра-
жающих разные стороны двух ассоцнироианных структур, можно
определить тот минимально необходимый уровень разрушения
предыдущей структуры, который позволил бы максимально ис-
пользовать ее как основу для формирования новой структуры.
Чрезмерное разрушение предыдущей структуры затрудняет, удо-
рожает, затягивает во времени формирование новой структуры.
Напротив, адекватное использование тех компонентов, бло-
ков, которые являются общими для предыдущей и последующей
структур, при создании новой структуры сокращает трансформа-
ционный период и увеличивает темпы совершенствования, роста
эффективности повой структуры Однако затем наступает такой
период развития повой структуры, когда любые компонент или
признаки старой структуры становятся ей чужды, инородны,
тормозят ее дальнейшее развитие. Прогресс иовой структуры
228
будет заторможен, если преждевременно отбросить блоки старой
структуры, полезные для строительства новой, а также если слиш-
ком долго сохранять такие блоки в составе новой структуры.
Вскоре после Великой Октябрьской Социалистической рспотюиик как пе-
обкп.тамая политическая мера был введен военный коммунизм который нанес
ущерб развитию экономики страны, поскольку он отбрасывал все те блоки капи-
талистической формации, которые были бы полезны в тот переходный период
Сразу после решения неотложных политических задач по обеспечению бетопас
нести молодой республики В И Ленин предложил временно восстановить те
самые преждевременно выброшенные блоки и кирпичи, которые могли послу-
жить делу формирования новой экономической структуры социалистического
общества Так возник период НЭПа, и он соответствовал трансформационному
этапу перехода от капитализма к социализму
Если обратиться к рис 4 4 и проследить соотношение характе-
ристических кривых политик Pt и Рм, то можно заметить, что
при увеличении F от Fo до Fr в недрах Pt возникает новая поли-
тика Р1+1 Доля ее повышается и при F? эффективность Р[ и Pt+1
становится одинакова. Это условие безразрывиой трансформа-
ции Р( в Р1+1.
Для перехода системы по стрелкам 1 и 2 от Р{ к Р|+1 необхо-
димо, чтобы она задержалась при F « в трансформационном
состоянии Tf, па некоторое время, достаточное для качествен-
ной перестройки структуры системы из Pt в Pitl Если ие выдер-
жать достаточный трансформационный период и продолжить из-
менение условий функционирования системы от F — Рг к F — F3,
то система, которая еще сохраняет структуру Р(, пойдет по
стрелке 3, ее эффективность может оказаться равной нулю и
система погибнет, развалится.
Научная задача состоит в том, чтобы определить оптимальный
темп перестройки, необходимую и достаточную длительность
собственно трансформационного периода: недопустима чрезмер-
ная поспешность, ио слишком накладна и излишняя задержка
в фазе трансформационного спада экономических показателей
производства, уровня жизни народа Таким образом, для про-
цессов перестройки структуры любой системы должен быть най-
ден оптимальный именно для нее темп
Известно, что каждая новая идея в любой области (будь то
управление государством, экономикой, наука, искусство, спорт)
грозит частичной дезорганизацией, отрицанием сложившихся
структуры, иерархии, методов, традиций, школ, наконец, челове-
ческих привычек, стереотипов, уклада жизни Нет ничего удиви-
тельного в том, что люди поначалу восстают против любой новой
идеи Каждая идея должна пройти строгий экзамен, отбор, про-
верку иа полезность, перспективность, «овладеть массами» Если бы
каждая идея встречалась с распростертыми объятьями, то это
означало бы отсутствие определенной структуры, принятого про-
гноза, плана, цели, т. е. полную аморфность уклада жизни об-
щества, науки, каждого индивида Противодействие любому но-
вому — свидетельство стабильности структуры, противодействие
229
перспективному новому—это консерватизм, а стремление от- j
вергать все новое и «сползать» к отжившим структурам, формам, у
методам — реакционность. ।
Стимулы и мотивы индивидуального прогресса. Известным
и естественным препятствием к творчеству, изобретательству, (
коренным перестройкам производства, условий жизни является^
опасение снижения эффективности труда, уровня жизни, темпов!
роста производительности. Творческий человек, передовое пред-
приятие, прогрессивное общество — это такие, которые готовы
к временному, пусть даже очень значительному, снижению эф-
фективности ради последующего решительного ускорения про-
гресса.
В масштабах общества в трансформационном и близком к нему ,
состояниях процессы перестройки структур должны планироваться j
очень четко и осмотрительно. Нели предположить, что Pt и Р^ i
(см. рис. 4.4) условно отображают характеристики соответствен ио :
капитализма и социализма, а трансфюрмациоииая точка Тit i+] —• .
состояние в период назревания и свершения революции, восста- ’
новления разрушенного хозяйства, то фигура Fx, F3)
будет соответствовать тому участку Р( и Р/+1, в котором сосредо-
точены общие для них компоненты и их функционирование. На- ?
пример (Ti.i+i, Гр Г2)— это артельные формы производства,
национализированные банки и предприятия, которые могут рас- ;
сматриваться как элементы социализма внутри капитализма,
а (Г11(+1, Г3) — это элементы частного предпринимательства,
допустимые иа первом этапе перехода от капитализма к социа-
лизму. Однако при F — Г3 последние блоки, элементы, при-
знаки Pj в структуре Pi+l должны исчезнуть, при F > F3 они уже
будут инородными, тормозящими развитие Р1+1 компонентами.
Все интеллектуальные силы страны, современная информа-
ционно-вычислительная техника, системы искусственного интел-
лекта, гибридные экспертные системы - - все должно быть моби-
лизовано для совершенствования планирования и управления
социально-экономическим и научно-техническим прогрессом
страны.
Среди крупных экспериментов, проведенных за все годы со»
ветской власти, ие было самого главного — эксперимента по
созданию и применению многоуровневой, тщательно взаимоувя-
занной, технически оснащенной и психологически обоснованной
системы планирования при условии стимулирования и строжай-
шего контроля точности выполнения плана (по объему, номенкла-
туре, срокам и безупречному качеству). Впрочем, опыт был, это
был, например, план ГОЭЛРО, ио он не был распространен иа
создание целостной гармоничной структуры всего народного хо-
зяйства. Необходимо мобилизовать интеллектуальные ресурсы
страны для совместного, общенародного решения проблем плани-
рования, приложить все силы для реализации великого преиму-
щества социализма — возможности общегосударственного опти-
230 - .
малыюго управления как в эволюционные периоды совершенство-
вания экономики, так и на этапе ее коренной перестройки.
Только при полном использовании этих потенциальных воз-
можностей может быть выполнено требование о необходимости
системной Организации перестройки, охватывающей ие только
процессы управления экономикой, но и во взаимосвязи с ними
все сферы нашего общества. Создание перспективной модели но-
вой структуры общества и плана перехода к этой структуре поз-
волит определить закономерности, правила, требования, формы
процессов взаимодействия, взаимной адаптации между основ-
ными компонентами экономики, политики, социальной сферы.
Надо провести исследование стратегических, тактических,
оперативных характеристик каждого предприятия, в первую оче-
редь — зависимостей качества продукции от производительности,
номенклатуры изделий, численности персонала и его квалифика-
ции, заработной платы, размеров фонда стимулирования, его
целевого распределения и использовать результаты исследований
для повышения качества продукции. Необходимо знать и обрат-
ное влияние качества на производительность, номенклатуру из-
делий и т. д.
Имея четкое представление о статических характеристиках
предприятий (о левых частях трансформационной диаграммы —
см. рис. 4.4, 4.5), можно планировать динамические процессы
перестройки каждого предприятия во взаимосвязи со всеми со-
исполнителями И потребителями. Иначе говоря, зная статические
характеристики наличных компонентов системы (предприятий,
объединений, отраслей народного хозяйства), можно приближенно
предсказать динамику их перестройки (например, по левой части
рис. 4.4, 4.5 можно рассчитать ординаты всех точек динамической
кривой в правой части рисунков), А зная требуемый вид динами-
ческой кривой перестройки (правые части рис. 4.4, 4.5), можно
сформулировать требования к преобразованию статических ха-
рактеристик компонентов экономической системы, определить,
где трансформационный спад может быть особенно глубоким и,
следовательно, туда надо направить дополнительные ресурсы,
чтобы трансформационный прогресс скорректировать, дополнить
достроечным.
Однако по статическим характеристикам невозможно опреде-
лить длительность трансформационного спада, а это очень важ-
ный параметр перестройки. Кроме того, что задержка в трансфор-
мации одних предприятий и отраслей затормозит развитие дру-
гих, снежных и вообще объективно нарушит единый процесс
формирования новой цельной структуры экономики, есть еще
важный субъективный фактор: длительность перестройки не
должна быть слишком большой, перестройка должна быть обозри-
мой, чтобы люди, начавшие ее и столкнувшиеся с большими вре-
менными трудностями, были уверены в том, что оин не только
преодолеют трудности, но что последующий подъем с лихвой
231
окупит их потери. Речь ие идет исключительно о материальных,
«вещных» потерях и приобретениях — понятия, представления и
меры эти должны быть комплексными, включая также политиче-
ские, правовые, экологические аспекты, особенно то, что состав-
ляет суть таких емких исторических понятий, как демократиза-
ция общества, социальная справедливость и гласность всех
процессов перестройки.
Необходимо остановиться на важном аспекте социальной спра-
ведливости с точки зрения организации процесса перестройки,
выбора ее возможных путей. Допустим, нынешнее состояние эко-
номики моделируется стратегической характеристикой Sa, отра-
жающей зависимость критерия эффективности экономики (Л
от объективного или субъективного фактора Г) экономического s
функционирования государства. Зависимость любого критерия |
эффективности dt От любого обусловливающего фактора /j всегда
носит куполообразный характер.
Выбор траектории перестройки. Даже такие факторы, как
личная заинтересованность работника в конечных результатах
своего труда и производительность труда, для каждой политиче-
ской и стратегической структуры имеют свои оптимумы, превы-
шение которых приведет к снижению значений важных критериев
эффективности общества. При неизменной структуре системы для
любого критерия зависимость от любого фактора всегда такова,
что существуют, с одной стороны, слишком малые значения фак-
тора, нз-за чего значение критерия снижается, а с другой — >
слишком большие значения фактора, также приводящие к сни- ।
жению значения критерия. .Между этими ветвями снижения (сов-
сем не обязательно симметричными) находится оптимум — та-
кое значение (или интервал значений) фактора, при котором зна- j
чение критерия эффективности наивысшее. Для каждой струк- !
туры общества (любой системы) получается своя куполообразная
кривая зависимости критерия эффективности от фактора функ-
ционирования системы. Поскольку и критериев, и факторов функ-
ционирования общества много (политических, оборонных, со- ;
циально-экономических, психологических и т. д_), то для все-
стороннего отражения каждой структуры должно строиться не-
которое семейство характеристических кривых. В соответствии
с концепцией рационального научного редукционизма |16, 56]
достаточное число таких зависимостей может быть ограничено.
Предположим, что нам удалось выделить самые важные критерии Q и фак-
тор F. Итак, если существующая структура имеет характеристику Sa, возмож-
ности эволюционного, конвергентного, оптимизационного нли пристроечного
прогресса которой исчерпаны, то необходимой мерой является трансформацион-
ный прогресс; переход к перспективной, более эффективной стратегической
структуре в рамках существующей общественно-политической системы.
Важно подчеркнуть, что трансформационный прогресс в данном случае
является единственно возможным, объективно вынужденным У государства
нет сейчас другого выбора, как либо скатиться в хаос кризиса и почти наверняка .
быть уничтоженным извне, либо пойти ва временное снижение жизненно важных
232
критериев эффективности, в том числе касающихся благосостоянии народа, ради
трансформации, преобразования нынешней отжившей структуры экономики 50
в более перспективную структуру 5С, переход к которой даст возможность су-
щественно повысить благосостояние народа и другие критерии эффективности
государства (Qc max » Qa max) (см, рис. 1.5).
Однако трансформация Sa сразу в Sc через трансформационную точку ас
предполагает очень глубокий и длительный спад эффективности до уровня Qac <
•gf Qa max (будем считать, что Qa max—это нынешний уровень эффективности).
Поднятый ранее вопрос о социальной справедливости при выборе траектории
трансформационного прогресса сводится к тому, что кроме прямого перехода
or S'a к Sc возможен последовательный переход от So к Sb, а уже затем от St,
к 5С. Общее время, необходимое для выхода на максимум стратегии Sc, равный
Qctnax, ери таком переходе увеличится, по зато временный спад эффективности
будет существенно ниже (Qab > Qac, Qbc > Qac)-
Если перестройка может занять достаточно длительное время, то для боль-
шей справедливости в отношении нынешнего поколения целесообразно органи-
зовать перестройку через промежуточную стратегию Sb, если же перестройка
может быть завершена в достаточно короткие сроки, то более целесообразна
Траектория трансформации Sa->SC.
Государство, общество, экономика — все это сложная взаимо-
связанная, многокритериальная система. Сравнительная оценка
вариантов ее трансформации должна производиться по различным
показателям, во многих случаях противоречивым: нередко кри-
терий, зависящий от ряда факторов, в свою очередь, оказывается
фактором, обусловливающим изменения других критериев. Это
легко увидеть из такого краткого перечня социально-экономиче-
ских показателей: валовое производство, качество, номенклатура
изделий, ее обновляемость, производительность труда, внедрение
новой техники, доля адресных плановых заданий, прибыль пред-
приятия, стимулирование иаучио-техиического прогресса и т. д.
Трансформация систем объективно связана с временным сни-
жением определенных критериев их эффективности. Однако, если
брать сумму всех показателей производительности, надежности,
безопасности и других, то эта сумма остается неизменной. Следо-
вательно, снижая значения одних показателей, можно добиваться
повышения значений других показателей, в том числе критериев
оптимальности. Собственно, именно в этом состоит, по Ф. Эн-
гельсу, диалектика любого прогресса.
Демократия — путь к гибридному интеллекту общества.
В связи с тем, что разные компоненты и уровни системы имеют
свои критерии, интересы, особенности функционирования, осо-
бое значение приобретает исследование закономерностей взаим-
ной адаптации, взанмоувязки, согласования разных компонентов,
уровней, критериев, факторов в ходе трансформации, формирова-
ния и функционирования структур.
Важный аспект создания теории взаимной адаптации связан
с изучением причин и процессов неодинаковых изменений взаимо-
действующих объектов в ходе приспособления друг к другу.
Если применительно к механическим и другим взаимодействиям
в области физики эти вопросы интенсивно разрабатываются,
например, в теориях пластических деформаций, трення н изнаши-
> 233
вания, то применительно к живым системам они пока только на-
мечены. Существенным результатом является открытие извест-
ным этологом К. Лорейном гибкой иерархии в животном мире,
являющейся достижением биологической эволюции.
В то же время в формировании и функционировании иерархи-
ческих структур в обществе процессы взаимной адаптации людей
носят сложный несимметричный характер. Индивиды, занимаю-
щие более высокое положение, изменяются существенно меньше,
чем взаимодействующие с ними подчиненные. 11ерефразируя
известный анекдот, можно сказать, что взаимная адаптация мне-
ний подчиненного и начальника происходит, когда подчиненный
входнг в кабинет начальника со своим мнением, а выходит с его,
начальника, мнением. Такой процесс выработки и принятия ре-
шений резко снижает эффективность совместной интеллектуаль-
ной деятельности, в которую многие участники, занимая ижди-
венческую позицию, уклоняясь от ответственности за исход ре-
ализации решения, ие вносят никакою конструктивного вклада.
Принятие решений при совместной деятельности моделей
должно иметь два важных смысла: 1) принятие решения как обо-
значение процесса генерирования вариантов решений, поиск и
выбор лучшего из них; 2) принятие решения как признание его
каждым участником совместной деятельности в качестве своего
собственного, что резко повышает готовность точно, быстро, без-
ошибочно реализовать решение.
Особое значение имеет исследование процессов взаимной адап-
тации между людьми при гибкой иерархии, когда в зависимости
от характера условий, задач, хода их решения степень относи-
тельных изменений мнений и состояний разных людей варьирует
таким образом, что оптимизируется общий успех, максимально
эффективно используются зиаиия и способности каждого из участ-
ников совместной деятельности, лидерство переходит от одного
из них к другому, изменяется вся иерархическая структура.
При этом в большей степени изменяются состояния, мнения и стра-
тегии поведения тех, кто оказался дальше от истинного глобаль-
ного решения, адаптируясь к тем, кто вносит больший вклад
в общий успех.
Социалистическая демократия и гласность — обязательные сто-
роны общегосударственного процесса совместного, коллективного
думания, решения, управления страной. Демократия—это ус-
ловие, прн котором каждый 1ражданин занимает то место в иерар-
хической структуре управления обществом, па котором он может
принести максимум пользы обществу, где наиболее полно ра-
скроются и будут применены его индивидуальные способности,
возможности, устремления, идеи, где он полностью разовьется
как неповторимая личность. Иерархия в условиях демократии —
не нечто закостенелое, а, напротив, — это живая, гибкая струк-
тура, постоянно перестраивающаяся с учетом обновления задач
социально-экономического н научно-технического прогресса, по-
234
явления новых кадров, свежих снл, процесса непрерывного об'
разовання населения, возникновение новых организаций, про-
изводств, отраслей народного хозяйства. Гласность — это меха-
низм совместного выявления многими людьми острых проблем.
Процессы управления любой системой, особенно в периоды
трансформации ее структуры, а тем более такой сложной систе-
мой, как народное хозяйство страны, должны основываться только
на совершенно достоверной информации.
Именно в этом состоит первейший смысл гласности. Недопустимы никакие
предлагаемые иногда «разумные* ограничения гласности. Представьте себе щит
управления атомным энергоблоком, на приборах которого часть параметров
отображается достоверно, а другие, например, касающиеся работы реактора,
«разумно» искажаются, чтобы излишне не волновать операторов. Такого пред-
ставить себе не смогут даже самые ярые противники гласности. Но ведь управле-
ние политическими, социальными, экономическими, научно-техническими, куль-
турными процессами в масштабах государства несравненно более сложно и от-
ветственно, чем любым энергетическим, технологическим или транспортным
объектом. Здесь тем битее недопустима никакая дезинформация Как недопустимо
и ограничивать, сужать круг допущенных к информации, имеющей общенарод-
ное, общегосударственное значение.
Лишить людей достоверной информации, значит, заведомо
освободить их от ответственности за принятие решений, от ак-
тивного участия в управлении социальными и экономическими
процессами.
Человек, которому доверяют существо проблемы, которого
привлекают к решению важных вопросов, не только чувствует
ответственность за участие в выборе и принятии решения, ио
оп еще и принимает его как свое собственное, а это уже гаран-
тия точного понимания и активного претворения в жизнь каж-
дого принятого решения каждым гражданином, хотя бы частично
участвовавшим в его выработке.
Командно-централизованный стиль управления экономикой
потерпел неудачу потому, что даже когда сверху принимались
правильные решения, но принимались келейно, негласно, без
совета с народом, они часто были непонятны на местах, искаженно
толковались, игнорировались, «спускались на тормозах», испол-
нялись чисто формально и «для галочки».
Таким образом, гласность — это условие объединения, со-
трудничества, взаимопонимания граждан страны в управлении
всеми процессами в государстве, на всех его уровнях, воспита-
ния чувства общей ответственности за трудности и обшей гордости
за ускорение социального и научно-технического прогресса.
Таково непреложное социально-психологическое значение глас-
ности.
В период трансформации структуры системы особенно важно
организационное, направляющее начало: частичная дивергенция
старой структуры системы, отказ от многих прежних связей,
способов взаимной адаптации между компонентами системы сни-
жает эффективность системы до последующего преодоления тран-
< 235
сформациоиного спада. Достижение более высокой эффективности
за счет формирования и оптимизации новой структуры связано
с дополнительными временными потерями, большими объектив-
ными и субъективными трудностями. Переходя к выпуску прин-
ципиально новой продукции, осваивая хозрасчет и самоокупае-
мость, предприятие снижает объем выпускаемой продукции. Сни-
жаются прибыль предприятия и зарплата работающих. Естест-
венно, возникает недовольство.
Трансформацией структуры системы надо управлять н сти-
мулировать. Главный рычаг — убедительный достоверный про-
гноз перспектив. Самоорганизация таких процессов, как само-
обучение—это очень долгий монотонный, экспоненциальный
осторожный процесс. Перестройке же должна быть свойственна
смелая, форсированная, управляемая трансформация, включаю-
щая временные трудности и глубокий спад.
Адаптация информации и вклад индивида в общее решение.
Разработчики должны индивидуально адаптировать, приспособ-
лять информацию, выводимую на дисплей, к конкретному потре-
бителю. Благо, такие возможности у ЭВМ есть: можно менять
размеры и форму шрифта, объем и содержание таблиц, наконец,
таблицы можно заменять более наглядными графиками илндаже
условной физиономией, по выражению которой можно мгновенно
понять, каково состояние разных участков производства или
каждого из многочисленных контролируемых объектов.
В США и Японии подобные «доходчивые» способы отображения информации,
предложенные американским ученым Черниковым, используются уже широко.
Разработаны многие методы придания ясной и четкой структуры предъявляе-
мой информации [12 16, 30,46,50]. Они используются на тепловых электро-
станциях, в энергосистемах, в управлении транспортом. В частности, было
предложено заменить многотомные инструкции, которые операторы радиотех-
нических и вычислительных комплексов должны были (но никак не могли) по-
мнить наизусть, наглядными ксм.андпо-информационнымн мнемосхемами [16,
221. Такне мнемосхемы ясно показывают оператору порядок операций, так что
он выполняет свои задачи четко, быстро, безошибочно. Заметно сократился и
срок обучения.
Вопросу учета особенностей людей, работающих на новейших
станках, надо уделить особое внимание. Здесь не введешь профес-
сиональный отбор, как у космонавтов, потребности в квалифици-
рованных станочниках высоки. В то же время широко известны
случаи, когда опытные рабочие высокой квалификации не смогли
переучиться иа работу на станках с 411У, хотя объективно иа
новых станках работать легче и молодежь осваивает их без труда.
Нельзя не учитывать, что пожилому рабочему, десятилетия про-
стоявшему у обычного токарного станка, трудно сразу пере-
ключиться иа новую для него профессию оператора. Здесь есть
естественные человеческие барьеры, и скорость модернизации
ие всегда зависит только от техники. Работает не машина и не че-
ловек как таковой, эффект дает триединая СЧМС.
236
Принципы перестройки общественных структур. Обобщая ана-
лиз процессов развития сн< 1ем и структур разных типов, уров-
ней и природы, в том числе физических, технических, биологиче-
ских, человеко-машинных и социальных, попытаемся сформу-
лировать некоторые принципы, понятия и положения теории
трансформации структур систем.
I. Развитие любой системы есть процесс взаимной адаптации
компонентов системы между собой и системы с внешней средой.
2. Структура системы формируется как процесс взаимной
адаптации всех ее компонентов, подчиняющийся определенной
закономерности, выражаемой взаимной зависимостью между кри-
териями и факторами эфф»*к твиости функционирования си-
стемы.
3. Прогресс системы -- повышение ее эффективности — про-
исходит путем либо эволюции (постепенного количественного
совершенствования, ее структуры), либо трансформации (каче-
ственного преобразования) одной структуры в другую, более
перспективную, с последующей эволюцией последней.
4. Высокая эффективность (производительность, живучесть,
безопасность) системы достигается за счет процесса взаимной
опережающей многоуровневой адаптации компонентов системы
между собой н системы с внешней средой. Применительно к обще-
ству это утверждение означает, что эволюционный п трансформа-
ционный прогресс общества протекает успешно, если процессы
взаимной адаптации его компонентов (индивидов, бригад, пред-
приятий, объединений, pei ионов, отраслей) управляются прог-
нозом и образуют единую, гармоничную многоуровневую струк-
туру.
5. Общество в целом и каждый нз его уровней и компонентов
может иметь ряд различных структур.
6. Интегральная эффективность системы при постоянном со-
ставе ее компонентов инвариантна к ее структурам. Иначе говоря,
ише(ральные эффективное! и всех структур, вычисленные по
всем критериям н факторам, при постоянном составе системы
равны между собой. Это означает, что прогресс системы прн
постоянном составе ее компоненте относителен, он определяется
выбранным приоригетом критериев эффективности. Абсолютное
значение интегральной эффективности системы увеличивается
с увеличением материальных, энергетических и информационно-
интеллектуальных ресурсов компонентов системы, в том числе
за счет увеличения объема предшеств^ ющего труда, овеществ-
ленного, материализованного в орудиях труда, машинах, про-
граммах ЭВМ, роботах и т. д.
7. Универсальность структуры (диапазон условий, в которых
она может функционировать с удовлетворительной эффектив-
ностью) и специализироканностьструктуры (средняя и макси.маль-
наи ее эффективность) взанмодополнительиы: чем шире диапазон
применимости структуры, тем ниже ее средняя эффективность.
Г 237
тором процессы взаимной адаптации компонентов системы подчи-
няются одновременно всем закономерностям, соответствующим
трансформирующимся структурам. Если развитие системы иосит
обратимый характер, то трансформации ее структур реверсивиы —
они проходят в прямом и обратном направлениях
9. Трансформационная динамика развития (прогресса) си-
стем представляет собой волнообразный процесс с эволюцион-
ными этапами количественного совершенствования структур и
трансформационными этанами качественного преобразования,
взаимопереходов структур, Оиа отражает диалектику процессов
развития и выявляет неполноту, приближенный характер широко
распространенных теоретических моделей монотонного, экспо-
ненциального процесса развития как постепенного приближения
к некоторому «потолку» эффективности системы,
10. Однонаправленный прогресс любой замкнутой (с ограни-
ченными материальными и энергетическими ресурсами) системы
ограничен, если ограничен набор критериев и факторов развития.
Заметим, что прогресс бывает разных уровней, в частности поли-
тический , стратегический, тактический, оперативный.
11. Если две структуры не имеют общего состояния, то транс-
формация между ними возможна через третью, промежуточную
структуру, имеющую с обеими общие состояния, т, е, ассоцииро-
ванную с ними. Иначе говоря, трансформации возможны только
между ассоциированными структурами. Это верно и для прогресса
общества, и для развития науки и мышления индивида. Исключе-
ние составляют системы, в которых возможны разрывы непрерыв-
ности развития типа заместительного прогресса (например, в цехе
устаревшая технологическая линия может быть целиком заме-
нена более производительной).
В живых системах эволюционно выработан особый способ трансформации
неасгишырованных сгруюур - - посредством базовой дивергентной структуры,
являющейся весьма универсальной, способной функционировать в весьма широ-
ком диапазоне внешних условий с пониженной, но приемлемой эффективностью
и обеспечивать возможность поиска и формирования новой специализированной
структуры. Частным случаем базовой дивергентной структуры является состоя-
ние стресса. При стрессе расширяется диапазон изменения внешних условий,
в котором система устойчива, резистентна к отрицательным воздействиям, сохра-
няя некоторую среднюю жизнеспособность. Доказательством поискового харак-
тера стресса является учащение сопутствующих ему генетических мутаций.
12. В человеческом обществе известны случаи полностью
неконтролируемой дивергенции, саморазрушения структуры. Та-
ковы, например, спонтанные кризисы капиталистической эконо-
мики. Подобные случаи, как и некоторые физические и химиче-
ские явления, характеризующиеся возникновением хаоса, не яв-
ляются обязательным этапом на пути к новой структуре, порядку.
238
13. В социалистическом обществе перестройка может быть
научно обоснована, спланирована, организована. Для ее осуще-
ствления могут быть мобилизованы все нравственные, интеллек-
туальные и физические возможности граждан, которые могут
объединяться в общегосударственную «бригаду», сотрудничать,
добиваться общих успехов, терпеть общие лишения, ибо интересы
всех классов нашего общества в истинной своей глубине непротиво-
речивы, едины.
Тем ие менее, как и в любой другой системе, перестройка как
качественный, особый фазовый переход к более упорядоченной
структуре требует дополнительных значительных материальных,
энергетических, экономических затрат.
Перестройка ие может гарантировать немедленное повышение
эффективности общественного производства, всей экономики
страны, уровня жизни трудящихся. Волее того, перестройка ка-
чественная, в известной степени революционная, затрагивающая
глубинную структуру общества, обязательно связана со значи-
тельными временными потерями, причем тем большими, чем боль-
шие потенциальные возможности роста общественного производ-
ства и благосостояния народа несет в себе новая общественная
структура. Такова непреложная диалектика развития структур
всех систем.
Перестройка ставит перед советскими учеными задачи безотлагательного
создания методов и средств, содействующих ускорению процессов формирования
и увязки народнохозяйственного плана, планов более низких уровней, их опе-
ративной динамической корректировки, непрерывного контроля и управления
их точного выполнения.
С точки зрения трансформационной теории динамики систем основной за-
дачей государственного планирования является формирование перспективных
этапных моделей оптимальных структур народного хозяйства па обозримое буду-
щее и определение закономерностей общих путей трансформаций, взанмоперехо-
дсв Mt-жду структурами.
Каждая структура должна быть гармоничной по всем ее кри-
териям, факторам, компонентам. Перекосы возможны только
как временные явления, отражающие динамичный процесс взаим-
ной адаптации компонентов структуры.
Особенно важно интенсивно создавать и внедрять имитацион-
ные модели динамики структур, системы искусственного интел-
лекта, телеконференций, принципы гибридного интеллекта, ин-
женерно-психологические и эргономические методы рационали-
зации и индивидуальной адаптации плановой и оперативной ин-
формации ко всем участникам совместного автоматизированного
принятия решений. Чрезвычайно актуальны проблемы управле-
ния перестройкой психологии людей.
Остро стоят эргономические и пиженерно-пенхологические про-
блемы повышения безопасности СЧМС во всех отраслях народного
хозяйства.
Проблемы перестройки народного хозяйства и обеспечения безопасности
системы имеют очень существенную общую научную основу; и в том, и в другом
239
случае успея дела решает четкая и своевременная трансформация структуры
системы Прн перестройке необходимо трансформировать существующую мало-
эффективную структуру экономики в перспективную Для безопасности систем
необходимо яри угрозе возникновения аварии трансформировать структуру управ-
ления объектом (в том числе психофизиологию и деятельность операторов, про-
граммы н параметры настройки регулирующих н защитных автоматов), ЭВМ
из нормального состояния в активное, боевое, соответствующее режиму надеж
ного обеспечения безопасности и эффективности СЧМС в экстремальных условиях.
Необходимо интенсивно развивать общую теорию трансфор-
мации структур систем на основе синтеза научных теорий, мето-
дов, данных по проблемам преобразования структур, накоплен-
ных в самых различных отраслях знаний: обществоведении, эко-
номике, технике и технологии, биологии, психологии, эргоно-
мике, теории автоматического управления, металловедении, кри-
сталлографии, термодинамике и теплопередаче, медицине, спорте,
образовании и воспитании и др
Звание инженерами законов, принципов, механизмов и моде-
лей биологической эволюции позволит им не только шире исполь-
зовать изобретения и хитрости живой природы, ио, что не меиее
важно, более гармонично согласовывать свои решения с окружаю-
щей природой, хотя бы минимизируя наносимый ей ущерб от
инженерных проектов и сооружений
Анализ трансформационных процессов в физических, биоло-
гических, технических системах, в индивидуальном обучении,
социальном и научно-техническом прогрессе общества приводит
нас к формулировке закона трансформационного спада: если
система исчерпала возможности повышения значения какого-то
параметра (например, критерий эффективности вышел из «плато»)
прн имеющейся структуре, то дальнейшее повышение значения
этого параметра может быть достигнуто при условии трансформа-
ции дайной структуры в другую, причем в ходе трансформации не-
избежен временный спад значений параметра.
ГЛАВА 5
ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ
И ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ОСНОВ ОБРАЗОВАНИЯ
> 5.1. ОБРАЗОВАНИЕ КАК ПРОЦЕСС
ВЗАИМНОЙ АДАПТАЦИИ ЧЕЛОВЕКА С ПРИРОДОЙ.
ОБЩЕСТВОМ. ТЕХНИКОЙ.
и. ПУТЬ К НЕПРЕРЫВНОМУ ОБРАЗОВАНИЮ
Особая актуальность задачи дальнейшего совершенствования
высшего и среднего специального образования, формирования
и развития единой системы непрерывного образования обуслов-
лена необходимостью кадрового, профессионального обеспечения
240
ускорения социально-экономического н научно-технического про-
гресса
В связи с обширной программой перестройки высшей школы
остро актуальной стала разработка общей теории образования,
которая обеспечила бы методологический фундамент совершенст-
вования, оптимизации учебно-воспитательного процесса в спе-
циальной школе, во всей системе непрерывного образования,
явилась бы надежным концептуальным мостом между образова-
нием и культурой в самом широком смысле этого понятия.
Имеется прежде всего в виду создание в вузах атмосферы
активного интеллектуального поиска, стремления всех студен-
тов, специалистов, преподавателей к самоусовершенствованию,
неустанному повышению квалификации, познанию и развитию,
преумножению важнейших достижений культуры — ив гумани-
тарных, и в естественно-научных, и в научно-технических ее об-
ластях Такое стремление к самоусовершенствованию, подкреп-
ленное соответствующими социально-экономическими условиями
и стимулами, направляемое методически на базе общей теории
обучения как единый жизненный процесс развития, трансформа-
ции человека как индивида, личности, профессионала, может со-
ставить прочную основу функционирования системы непрерывного
образования.
Важным средством совершенствования систем непрерывного
образования является интеграция и кооперация социалистиче-
ских стран в рамках комплексной программы научно-технического
прогресса стран—членов СЭВ, одним из направлений которой
является выработка единой политики компьютеризации образо-
вания В связи с этим разработка общей теории обучения стала
особенно актуальной.
Для анализа оптимальных условий развития личности в си-
стеме непрерывного образования необходимо создать теоретиче-
ские модели, с помощью которых можно адекватно описывать
индивидуальные траектории такого развития и решать задачи
синхронизации деятельности разных звеньев системы образова-
ния, науки и производства.
Для анализа теоретических проблем специального и непре-
рывного образования, разработки его функциональных и струк-
турных моделей предлагается применить основные понятия и ап-
парат трансформационной теории обучения 116, 23]. В связи
с этим развивается концепция обучения как процесса передачи,
усвоения, совершенствования стратегий — знаний, умений, на-
выков взаимной адаптации человека с производственной средой,
орудиями труда, машинами, системами управления, информацион-
но-вычислительной техникой Взаимная адаптация человека со
средой понимается как единство приспособления его к производ-
ственным условиям, задачам, функциям, освоению им передо-
вых приемов труда, новой техники и активного, творческого
влияния человека иа производственную среду, конструкцию ору-
241
3
&пнп<г№)
Qmtnfty
t-MX (f \ rNX /туш fM (TifHX (Г+ЛГ)
'min- >! rmr.n'- > a > rmax' •' max' 1 1
Рис. 5,1. Интервал задач F”in(Ti)—
^max (Tj)- Решение которых тре-
буется для народного хозяйства,
смещается через интервал времени
ДТ в сторону больших значений
фактора сложности F; повышается
и минимально допустимый уровень
эффективности решен ия задач
Qmin (Тi)
дий труда, его участия в ускорении научно-технического про-
гресса, усвоения принятых в обществе стратегий взаимной адап-
тации человека с другими людьми, трудовым коллективом, норм
поведения, идеологии. Такая адаптация представляет сущность
воспитания, которое понимается в единстве с процессом актив-
ного воздействия воспитываемого индивида на других людей
в труде и быту, иа разнообразные социальные явления.
Концепция обучения и воспитания как процессов взаимной
адаптации позволяет перебросить методологический мост между
проблемами образования и проблемами развития общества, тех-
ники, эволюции живых систем.
Трансформационные принципы в обучении и воспитании.
В трансформационной теории обучения разные стратегии актив-
ного владения знаниями представляются через регулярные связи
между критериями эффективности деятельности н основными пси-
хологическими факторами сложности деятельности. Такое пред-
ставление позволило выявить закономерности процессов транс-
формации стратегий деятельности (умений, навыков, методов,
теорий, технологий) в ходе обучения и установить, что эти про-
цессы лишь в частных случаях могут описываться монотонными
моделями.
Систему непрерывного образования можно представить как
механизм опережающего удовлетворения потребностей народною
хозяйства в пополнении и расширении интеллектуального, про-
фессионального потенциала и потребностей граждан в образова-
нии, профессиональном росте и духовном развитии.
Пусть в некоторый момент времени Т\ народное хозяйство
нуждается в решении определенного спектра (континуума) со-
циальных, производственных, научных задач в интервале значе-
ний некоторого фактора F щг. (7\) — Т“Пах (Л) с эффективностью
не ниже заданного минимального уровня Qmtn (Л) (рис. 5 1).
Причем и интервал задач Fmln — /л"** и требуемая эффективность
их решения Qmin в ходе научно-технического прогресса изменя-
ются; если В МОМеНТ Т\ ОНИ СООТВеТСТВуюТ Тт*п (Tj — Т^ах (Тт),
Qmm (Л), то, спустя период времени ДТ, их значения будут
Fmin (Л + ДТ) - Пхах (Л + ДТ) н (Тх 4- ДТ).
242
Фактор F может иметь различные трактовки и измерения. Он
может быть представлен в виде параметров задач из разных разде-
лов определенной области науки, техники, технологии, обще-
ственной практики нли в виде психологического фактора слож-
ности решения интеллектуальных или исполнительских произ-
водственных задач. В каждом случае необходим подбор доста-
точного числа факторов Fj (j 1-=-л), статистически достоверно
определяющих значения и закономерность изменения критериев
эффективности и сложности деятельности. Для сишеза функцио-
нальной модели системы непрерывного образования целесообразно
упорядочение задач по их сложности, В этом случае облегчается
деление функций подготовки специалистов, ориентированных на
решение задач разного уровня сложности между цупенями и
звеньями системы непрерывного образования. В то же время
нельзя упускать из виду, что многомерность характеристик слож-
ности задач по набору факторов Fj обусловливает неоднозначность-
ранжирования задач и, следовательно, необходимость примене-
ния иерархии критериев. Разнообразны формы влияния научно-
технического прогресса на требуемый народному хозяйству ин-
теллектуальный потенциал. Вследствие смещения спектра произ-
водственных задач часть профессии может устаревать, так что FmXin
переходит от (Л) к (Л Ь ДГ). В это же время появ-
ляется новый интервал задач (Л) - / (Л -} АГ) и
возникает потребность в некоторых новых видах профессий.
Повышение требований к эффективности труда приводит к необ-
ходимости повышения профессионального уровня
Qmln (Г1 + ДГ) > Q mln (Л).
Кроме того, необходимость непрерывного образования спе-
циалистов обусловливается тем, что в ходе научно-технического
прогресса непрерывно повышается сложность профессиональ-
ных задач. Следовательно, человек имеет к моменту 7\ на некото-
ром этапе образования уровня эффективность, равную
то спустя некоторое время Л Г он достигает эффективности труда
(7\ -г AT) < вследствие того, что F (7\ + ДГ) _> /\pt
И Q< [F (7\ + АГ) I < Q, (/?")•
Если иа 1-м этапе непрерывного образования достигается Q™*,
то на производстве будет наблюдаться монотонное снижение эф-
фективности труда и ^средняя эффективность труда за период
Л - Г1 -т ЛГ будет Qi - [Q, (Л) + Q, (П + АГ) [/2.
Если на t-м этапе непрерывного образования достигается
Qt (Л) < то в производственной деятельности эффектив-
ность будет повышаться какое-то время до уровня а затем
уже снижаться. Прн этом можно добиться того, чтобы была до-
стигнута средняя эффективность труда Qj .> QZ Новый этап
243
непрерывного образования должен начинаться с учетом этого
условия, так чтобы своевременно осуществить трансформацию S$
в 51+1.
В том случае, если определяется некоторый минимально до- '
пустимый уровень эффективности труда, характер обучения обу- :
словливается тем, что скорость увеличения F и период обучения ;
существенно выше, чем в народном хозяйстве:
(dF/dT)^ > (dF/dT)nK.
Доучивание выпускника па рабочем месте имеет характер |
конвергенции фундаментальной стратегии и превращение ее
в узкоспециализированную.
Интеллектуальный ресурс страны представляется как интег-
рал эффективности решения интеллектуальных задач по факторам
сложности в интервале, соответствующем потребностям народного
хозяйства па данном этапе научно-технического прогресса и на
обозримую перспективу.
Научно-дидактический потенциал вузов должен быть не ниже
ортогональной проекции интеллектуальных потребностей на-
родного хозяйства на плоскости всех значимых критериев Qf
и факторов Fj эффективности.
Высшее образование и народное хозяйство находится в про-
цессе взаимной адаптации. Требования народного хозяйства, ’
если опи слишком высоки, поднимут уровень образования, но
и сами будут несколько снижены. Единая, централизованно управ-
ляемая система вузов в социалистическом обществе позволяет
координировать всю их деятельность на основе опережающих прог-
нозов и планов, В дальнейшем должна быть создана глобальная
модель функционирования высшего образования как одной из
центральных отраслей народного хозяйства.
Перечень специальностей, требующихся народному хозяйству, *
теоретически можно было бы определить, поделив иесь интервал |
задач, которые возникают в народном хозяйстве от (7\ 4- A'F) 3
до F'n*x (Т1 Е АТТ на ряд частных интервалов, т. е, разрезав
общий интервал на узкие полоски AFC1I. Такой состав был бы
минимально необходимым, но ие достаточным.
«Нарезать» специальности таким образом нельзя по двум при-
чинам:
специалисты будут иметь не ассоциированные, т. е. не перекры-
вающиеся, стратегии и потому не смогут понимать друг друга,
общаться и работать сообща;
характеристический портрет специалиста может иметь очень
крутые боковые фронты (границы специальности сдеиа и справа
как общий интервал) только в том случае, если деятельность
специалиста жестко алгоритмизирована, но это уже будет не
специалист, а автомат.
244
Кстати, по приведенной схеме могут нарезаться «профессии»
роботов или обрабатывающих центров, осуществляющих последо-
вательную обработку заготовки от состояния Гт1п до конечного
состояния F[;;ax при одинаково высоком качестве обработки Q*.
Учитывая необходимость общения, взаимодействия между
специалистами, а также естественное наклонное положение левой
И правой ветвей их характеристических портретов, мы получаем
иную картину деления интервала Faun — Fmax потребностей на-
родного хозяйства на отдельные зоны — специальности: они
должны иметь не прямоугольные, а куполообразные формы,
притом перекрывающие друг друга в определенной степени,
В ходе научно-технического прогресса изменяется как весь
интервал сложности задач в народном хозяйстве, так и частные
интервалы, относящиеся к разным категориям специалистов.
Поскольку изменение сложности интеллектуальных задач
в ходе научно-технического прогресса носит однонаправленный
характер (сложность задач, как правило, повышается), то интер-
вал сложности всех народнохозяйственных задач и задач каждой
категории специалистов смещается вправо по оси F (см, рис. 5.1).
Смещение полного интервала сложности народнохозяйственных
задач и задач отдельных категорий специалистов за время АГ
показано стрелками на рис, 5.1.
Допустим, за период АГ изжили себя задачи некоторой слож-
ности, решавшиеся первой категорией специалистов. Тогда этих
специалистов надо переучить на вторую категорию, вторую —•
на третью н т. д.
Предположим, что последний справа п-й интервал соответствует докторским
диссертациям, открывающим новые научные направления, составляющим аван-
гард науки и соответствующим самым сложным задачам. К моменту Tj* АТ
л-й интервал сместится в положенье п + 1, а п— 1 (аспиранты) в положе-
ние л; аспиранты к моменту Т2 -t- ДТ должны решать те задачи, которые в мо-
мент Тг входили в компетенцию докторантов. Соо<ветственно к инженерам пере-
ходят многие задачи, считавшиеся ранее научно-исследовгнельскими, а техники
начинают решать часть задач, для которых до 7\ требовалось высшее инженерное
образование.
Такое представление об определенном смещении интервалов
сложности задач, входящих в компетенцию каждой категории
специалистов, дает возможность прогнозировать в момент Г<
требования к подготовке специалистов на момент Г i + АГ.
Этот подход позволяет ограничиваться вопросами прогнозирования
подготовки одной или нескольких отдельных групп специалистов
даже в том случае, если весь интервал сложности народнохозяй-
ственных Зидач определить не удается. Легко понять причины,
по которым особенно трудно определить верхнюю границу слож-
ности задач Гтах (Г1 + АГ). Это область передового научного
поиска.
Область научного поиска характеризуется сложными транс-
формационными процессами: открытия в науке, формирование но-
вых научных направлений приведет к резким трансформационным
245
Рис, 5.2. функциональная схема системы непрерывного образования с разделе-
нием задач по их сложности F между ступенями системы с учетом динамики F
и требований к эффективности Q* в ходе научно-технического прогресса
спадам, не всегда и не с одинаковой скоростью приводящим к подъ-
емам эффективности решения народнохозяйственных задач.
Прогнозирование прогресса и задачи образования. Перспек-
тивные задачи системы непрерывного образования могут быть за-
благовременно спрогнозированы на основе анализа процесса фор-
мирования новых направлений в науке, поначалу затрагивающего
вузовские и академические исследовательские коллективы, докто-
рантуру, аспирантуру, отраслевую науку, далее воплощающегося
в технике, технологии, производстве. Возникающий при этом
в народном хозяйстве дефицит интеллектуальных ресурсов ком-
пенсируется институтами повышения квалификации специалистов,
затем вузами, В дальнейшем эти задачи могут быть упрощены,
алгоритмизированы и переданы средним специальным учебным
заведениям, СИТУ, средней школе, а через какое-то время пол-
ностью автоматизированы или отмереть как устаревшие. Интервал
актуальных задач ДА вновь и вновь будет смещаться в сторону
новых направлений, открываемых социально-экономическим и
научно-техническим прогрессом. Функциональная модель си-
стемы непрерывного образования в заданный момент Т\ ДА
может быть построена путем разбиения всего потребного народному
хозяйству интеллектуального потенциала на те этапы образова-
ния, которые граждане могут получить в соответствующих звеньях
системы непрерывного образования от средней школы до докто-
рантуры или самостоятельно (рис, 5,2), На базе функциональной
модели системы непрерывного образования могут быть построены
варианты ее структурной модели.
Если из общего интервала интеллектуального потенциала
(7\ДТ) — Ад,» (7\ f ДТ), обеспечиваемого системой
246
непрерывного образования, выделить тот интервал, который от-
носится к компетенции выпускников среднего специального или
высшего образования Am?n (Л + ДТ) — F^aax (Л 4- ДТ),
Amin (Л ДТ) — FmaxtTi 4- ДТ), то задача определения опти-
мального состава специальностей формулируется следующим
образом. Например, определить оптимальный состав специально-
стей высшего образования, ориентированных на выпуск к пер-
спективному моменту Тгг ДТ, значит разбить весь континуум
интеллектуальных задач F™n (Тх + ДТ) — fXx (Л 4- ДТ),
которые должны решаться в народном хозяйстве специалистами—
выпускниками вузов, иа такие N интервалов А/min— Аг max,
которым при определенном контингенте студентов и преподава-
телей, наличных средствах, условиях и сроках обучения, при
соответствующем взаимодействии с предприятиями в ходе целе-
вой интенсивной подготовки студентов н при условии повышения
квалификации специалистов будет соответствовать эффективность
труда не ниже требуемой Qmln (Ai 4- ДА).
Может быть выделена часть необходимого в перспективе
интеллектуального профессионального ресурса выпускников ву-
зов, соответствующая вновь возникающим производственным за-
дачам и повышенным требованиям к эффективности труда специ-
алистов. До начала выпуска вузами новых специалистов иа ско-
рейшее устранение этого возникшего интеллектуального дефицита
научно-технического прогресса должна быть нацелена та часть
системы непрерывного образования, которая обеспечивает после-
дипломное повышение квалификации специалистов. Для удовле-
творения динамичных потребностей народного хозяйства в эф-
фективных специалистах адекватных профилей в ходе научно-
технического прогресса необходима организация взаимосвязанной,
согласованной работы всей системы непрерывного образования
с эффективными обратными связями и взаимодействием между
народным хозяйством, учреждениями повышения квалификации
специалистов и преподавателей, вузами, средними специальными
учебными заведениями (средними профессионально-техническими
училищами), общеобразовательной средней школой, а также на-
родными университетами, университетами марксизма-ленинизма,
самообразованием па основе прогнозов и планов развития народ-
ного хозяйства.
Необходима разработка глобальных динамических моделей
развития и оптимального управления функционированием системы
непрерывного образования с учетом связей между народным хо-
зяйством и всеми звеньями этой системы. Исходя из анализа
общих потребностей народного хозяйства в решении определенного
континуума производственных задач с требуемой эффективностью,
можно дать следующее определение специалиста.
Специалист — это человек, способный обеспечивать эффектив-
ность труда Q не ниже минимально допустимой Q > в опре-
247
Рис 5 3 Интегральные затраты на
подготовку специалиста пропорцио-
нальны требуемой интегральной эф-
фективности его труда, выражаемой
в виде произведения эффективности
на интервал сложности.
^mln (J?i max i mln)
деленном диапазоне произ-
водственных заданий (усло-
вий, требований, средств,
Орудий) ДЛ*" -- F^ln— Fmax-
Исходным параметром для определения ширины профиля
специалиста AFcn является тот минимально допустимый
уровень эффективности (производительности, надежности, без-
опасности, точности) труда (2m который требуется народному
хозяйству а также реальные возможности системы непрерывного
образования, илиеезнеиа (например, вуза) При этом необходимо
учитывать, что при прочих равных условиях интегральные затраты
на подготовку специалиста зависят от требуемой интегральной
эффективности его труда, выражаемой в виде произведения
Qi min (Fi max Pi mln) (P^C 5 3)
Реальная интегральная эффективность специалиста рассчи-
тывается как М — QdiAFcn. Величина AFcn — Fm>x —* F^in назы-
вается интервалом компетентности специалиста Конкретный
континуум заданий, достаточно эффективно решаемых данным
снецналисюм в интервале Fmm— F^dX, составляет профиль спе-
циалиста Если М -- const, то более широкий профиль специалиста
будет соответствовать его меньшей эффективности Qcn и, наобо-
рот, более узкий специалист может достигать более высокой эф-
фективности за счет уменьшения AFCu (рис. о 3),
Реальная зависимость QCII (F) имеет, конечно, ие прямоуголь-
ную форму, как на рис. 5 3, а куполообразную Есть некоторое
оптимальное значение Fc“, соответствующее тем задачам, которые
он решает с наибольшей эффективностью. К границам интервала
компетентности эффективность труда специалиста снижается до
минимально допустимого уровня Qmin- За пределами компетент-
ности эффективность его труда постепенно снижается до нуля*
Такая более размытая форма реального характеристического
портрета специалиста означает некоторое увеличение затрат на
обучение по сравнению с теоретической прямоугольной формой
квалификационной характеристики (рис, 5 3) Однако такая
размытость имеет важное преимущество: она обеспечивает воз-
можность общения, взаимодействия, взаимопонимания между
смежными специалистами, их переквалификации.
248
Социальный заказ специальной школе должен строго зада-
ваться как формирование требуемого народному хозяйству харак-
теристического портрета (трансформационной модели) специали-
ста Qrn (F) Характеристический портрет специалиста многомерен,
он строится как гинерпростраиство и должен учитывать различные
критерии Q: опенки его эффективности, надежности, творческого
потенциала, общественно-политической зрелости и активности,
способности руководить людьми и производством, экологической
грамотности и другие критерии в зависимости от разных факто-
ров (условий, средств, орудий труда, социально-экономического
н научно-технического прогресса) F}
Задача любого учебного заведения системы непрерывного об-
разования состоит в том, чтобы преобразовать характеристические
портреты абитуриентов Qar> (F) в требуемые характеристические
портреты специалистов Qcn (F).
В зависимости от реальных потребностей народного хозяйства,
практической точности распределения выпускников, адекватности
использования специалистов, ресурсов и возможностей дайной
ступени непрерывного образования (учебного заведения, само-
образования) необходимо определить тот вариант характеристи-
ческого портрета специалиста-выпускника, который должен быть
сформирован в отведенные сроки Примеры таких целевых харак-
теристических портретов специалистов показаны на рис 5.3.
Необходимо особо подчеркнуть, что при фиксированной продол-
жительности, динамике процесса обучения и прочих равных
условиях (способностях обучаемого, квалификации преподава-
телей, средствах обучения) интегральная эффективность специ-
алиста постоянна:
„max _тах _шал
Ft F2 f3
Af- j QtdF = j Q2df = J QsdF^ const.
,jnln ..mia _nHn
F! F 2 F3
Выпуск вузами специалистов широкого профиля имеет очень
важное примущество: иа широкой базе фундаментальных знаний
Q] могут быть сравнительно легко сформированы характеристиче-
ские портреты узких специалистов Q2 и Рз (рис 5.3), однако
затраты на формирование слишком универсальной базы могут
быть непомерно велики В связи с этим необходимо выбрать
оптимальную степень специализации фундаментальных знаний и
фундаментализации специальных знаний.
Обучение — это целенаправленная выработка стратегий, обе-
спечивающих системе достаточно эффективную взаимную адап-
тацию со средой в требуемом (прогнозируемом) четком интервале
условий AF (A£).
Образование — это переработка стратегий и навыков их транс-
формации в нечетко заданной широкой области условий.
249
Обученный человек успешно решает задачи в соответствующем
узком Д-F, Образованный человек готов к быстрому освоению
требуемых стратегий. Обучение больше связано со специализа-
цией, а образование— прежде всего с фундаментализапней знаний.
Подход к образованию как к обучению стратегиям взаимной
адаптации индивида с обществом, средой, машинами дает воз-
можность научить человека жизни в динамичной среде.
Фактическое значение j QtdF может быть увеличено, если F
будут даваться группами, укрупненно, поскольку при этом уве-
личивается средняя доступная сложность задач.
Если студента учить законам, закономерностям, теориям,
то эти звания охватят намного более широкий круг явлений,
факторов, задач, чем в том случае, если обучают разрозненным све-
дениям.
Специалист — это человек, способный обеспечивать эффектив-
ность труда не ниже некоторой минимально допустимой в опре-
деленном диапазоне производственных заданий (условий, требо-
ваний, средств, орудий) с помощью нормативных (принятых,
утвержденных) стратегий деятельности (навыков, умений, при-
емов, инструкций, алгоритмов и программ, методов теорий, прин-
ципов).
Специальная школа — учебное заведение, готовящее (из оп-
ределенного контингента абитуриентов) специалистов за заданный
интервал времени.
Специальность — определенный интервал производственных
заданий (условий, требований), выполняемых с приемлемой эф-
фективностью, в том числе при условии совместной, коллективной
деятельности разных специалистов.
Творческий специалист — такой специалист, который порож-
дает новые стратегии деятельности, позволяющие (немедленно
или в перспективе) повысить эффективность труда (в том числе
снизить затраты) или расширить диапазон выполняемых произ-
водственных заданий.
Ширина интервала компетентности выпускника вуза должна
определяться с учетом: точности его распределения иа производ-
стве, т, е, интервала задач требуемого специалиста на предприя-
тии; резерва знаний н умений с расчетом на ускорение научно-
технического прогресса; минимального времени адаптации и доу-
чивания после распределения, уже на производстве; взаимопони-
мания с коллегами «— смежными специалистами и руководите-
лями.
Квалификационная характеристика специалиста должна учи-
тывать разные полезные для его профессии, для практической
деятельности знания, навыки, умения, а также профессионально
важные качества и способности. Сюда могут входить уровень
освоения рабочих профессий, скорость решения задач по матема-
тике, физике и другим фундаментальным дисциплинам, освоение
250
социально-психологических принципов общения с людьми и уп-
равления трудовым коллективом.
Но главный социально-экономический показатель квалифика-
ционной характеристики — это реальная эффективность практи-
ческой деятельности специалиста, отнесенная к затратам на его
образование.
Среднюю ценность специалиста Л1 можно определять как про-
изведение
ЛТ—QFAF,
где Q — средняя эффективность; F— средняя сложность задач;
AF— интервал F.
Максимальную ценность по сложности задач Мтах (особенно
важную для науки) можио определить как Q (Fraax).
Для производства может быть важнее максимальная эффектив-
ность специалиста в заданном интервале F : MQmax — Qmax (F).
Возможна подготовка специалиста широкого профиля с по-
следующей узкой целенаправленной специализацией на базе соот-
ветствующего предприятия (НИИ, КБ, завода) прн тесном взаи-
модействии вузов с предприятием и некотором увеличении срока
обучения.
В связи с ориентацией на частичную самоокупаемость высшей
школы за счет средств предприятий, выделяемых ими вузам па
целевую подготовку специалистов, особенно остро встает вопрос
об определенности, конкретности, точности технических заданий
па подготовку специалистов -- требований к выпускникам выс-
шей школы. Такие требования должны быть основаны на взаим-
ной адаптации интересов, потребностей предприятий и возможно-
стей высшей школы.
Предположим, предприятие заинтересовано в получении спе-
циалиста с параметрами Q’ (Filp - Г«>₽)« а вуз в течение стандарт-
ного срока обучения может подготовить специалиста с парамет-
рами Qf (Квш - /Тш), причем ^ВВШ-ГР, а > Fnp-
Таким образом, профиль выпускника высшей школы Гввш —
--/^>вш уже требуемого предприятию профиля Г"р—Л’2Р иа
величину AF — FBBIU — Fip,
В этом случае должен решаться вопрос либо об увеличении
срока подготовки специалиста в вузе на период, необходимый
для расширения профиля специалиста на величину AF, либо
о соответствующем изменении паспорта специалиста, требуемого
предприятию, путем организации коллективной работы, сужения
круга должностных задач каждого специалиста (рис, 5.4). При
значительном AF возможно частичное покрытие его за счет уве-
личения срока обучения или его более высокой интенсивности,
а также частичное сокращение требуемого предприятию интервала
компетентности специалиста Д/*’п₽ = ^2Р — Fip-
251
Нормативная квалификационная характеристика («стратеги-
альпый портрет») специалиста должна определяться с учетом:
динамики отрасли: разделения труда в отрасли; индивидуальной
и групповой организации труда; длительности обучения; средств
и способов обучении; контингента абитуриентов.
Весьма важную роль в формировании узкой специализации,
особенно в интервале новых задач, порождаемых научно-техниче-
ским прогрессом, играет последипломная подготовка специали-
стов в системе повышения квалификации. Необходимость после-
вузовского (в целом непрерывного) образования диктуется тем,
что характеристический портрет Qcnea специалиста-выпускника
вуза спустя определенное время перестает соответствовать харак-
теристическому портрету специалиста, отвечающего требованиям
нового (первого) этапа научно-технического прогресса Qlneu и
последующего (второго) этапа Qcneu- Задача службы повышения
квалификации и всей системы непрерывного образования состоит
в опережающей трансформации Qc пец В QX- QcnYn И Т. Д.
В ходе специального образования и формирования характери-
стического портрета специалиста широкого профиля может за-
кладываться основа, облегчающая формирование требуемого порт-
рета специалиста в данном учебном заведении или при последип-
ломном повышении квалификации. Профессионализация опреде-
ленной части фундаментальных знаний направлена иа сокращение
затрат на последующее формирование характеристического порт-
рета конкретного специалиста.
В свою очередь, фундамептализация профессиональных зна-
ний направлена на расширение базовой части характеристиче-
ского портрета QiBcn специалиста—выпускника вуза за счет изу-
252
чения научных основ прогнозируемых, перспективных видов тех-
ники и технологии, так чтобы обеспечить выпускнику вуза воз-
можность в дальнейшем легче освоить специализацию <Йтсл>
соответствующую новому этапу научно-технического прогресса.
5.2. ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ 1 .
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ
И НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Система непрерывного образования рассматривается как важ-
нейшая сфера социальной практики общества, обеспечивающая
формирование главной производительной силы нашего общества—
человека труда, удовлетворние растущих духовных запросов
народа, всестороннее развитие личности каждого советского че-
ловека на протяжении всей его жизни, совершенствование навы-
ков коллективного труда.
Научно-технический прогресс порождает все больше и больше
задач, принципиально непосильных отдельному специалисту.
Самый талантливый конструктор не может в одиночку спроекти-
ровать самолет, космический корабль, автомобиль, управлять
атомной электростанцией или металлургическим производством.
Иначе говоря, спектр требуемых знаний, интервал компетент-
ности Fmin — А'пих во многих практических случаях так велик,
а минимально допустимая эффективность (темп выработки реше-
ния, его надежность, эффективность, перспективность, оригиналь-
ность) так высока, что никакой индивидуальный характеристи-
ческий портрет специалиста ие может обеспечить требуемой инте-
гральной эффективности
В этом случае должен быть подобран оптимальный состав
группы специалистов, характеристические портреты которых в со-
вокупности при условии их совместной деятельности могли бы
покрыть всю заданную площадь М = Qn:,nAF (см. рис. 5.1).
Работу таких коллективов целесообразно строить по типу систем
гибридного интеллекта, вариант структуры которых показан
иа рис. 3.5.
Система гибридного интеллекта является не только средст-
вом активизации обучения специалистов па базе адаптивной ин-
формационно вычислительной техники, но и средством воспита-
ния у них личностных качеств и навыков коллективной работы
по типу бригады интеллектуального труда. Такой хорошо сла-
женный коллектив выпускников разных кафедр, факультетов,
вузов, способный решать творческие задачи широкого спектра,
целесообразно готовить как единый гибридный интеллект и цели-
ком направлять в КБ, НИИ, плановый орган, проектный инсти-
тут, иа завод.
253
Система гибридного интеллекта соединяет в себе преимущества
коллективного творчества, обучения, воспитания с оптимальной
трансформацией стратегий, адаптивным диалогом человек—ЭВМ,
оптимизацией состава и структуры учебной, научно-исследователь-
ской, производственной информации при широком использова-
нии достижений эргономики, инженерной и социальной психоло-
гии.
Центральным вопросом в организации системы непрерывного
образования и всех ее ступеней является вопрос о том, как ор-
ганизовать процесс обучения — перевод характеристического пор-
трета абитуриента Qa6 (в том числе специалиста, поступающего
в институт повышения квалификации) в характеристический
портрет требуемого специалиста Qrn (см. рис. 5.4).
Если процесс обучения определяется экспоненциальной кри-
вой, то он характеризуется большой продолжительностью, по-
тому что необходимо тратить время, ресурсы преподавателя и
обучаемого на формирование большого числа структур. Исходя
из правила инвариантности интегральной эффективности системы
и учитывая значительные затраты времени на каждую трансфор-
мацию, можно утверждать, что развитие, происходящее с боль-
шими трансформационными спадами, идет быстрее, чем развитие
с малыми спадами или монотонное 1161. Это относится не только
к обучению, ио и к любым другим формам развития, научно-
техническому и социально-экономическому прогрессу общества
в целом.
Трансформации и соответствующие им спады могут происходить :
стихийно, приводить к формированию более эффективных струк-
тур-стратегий либо обусловливать взаимопереходы между равно- :
ценными по эффективности структурами, т. е. порождать авто-
колебательные процессы (как при колебательных, точнее, ревер-
сивных, так и при однонаправленном изменении фактора взаим-
ной адаптации со средой). Однако развитие может быть не только
стихийным (естественно-эволюционным), ио и управляемым, це-
ленаправленным. Ускорение прогресса возможно за счет сокраще-
ния числа осваиваемых стратегий, пропуска промежуточных,
уменьшения числа трансформаций. Например, абитуриента можно
учить сразу второй стратегии и затем специальности (Qac -*•
Qa QCn) или проводить через все ступени (Qao Qi “*•
о -*► Qcn). В первом случае затраты иа обучение будут меньше:
J Q (Q.c -> Q, - Осп) dF < j Q (Qa6 Q1 Q, - Qcn) dF,
где F— уровень сложности решаемых учебных (или научно-
технических) задач; Q (Qati -> Q2 -> Qcn) и Q (Qa6 Qi -> Q2 :
Qcn) — площадь под кривыми обучения при одной Q2 или двух i
(Qi и Qi) промежуточных стратегиях. При одинаковых удель- ;
пых затратах иа развитие q (например, годовых затратах государ- 1
ства иа расширение и модернизацию производства) время пере- ]
254 1
хода oi Qa6 к Qcn при трансформационном варианте будет су-
щественно меньше.
Именно так, прогнозируя и планомерно организуя процесс
развития с минимально возможным числом трансформаций, можно
догонять и обгонять соперников во соревнованию.
В трансформационные периоды, т е. в ходе любой перестройки
структуры системы, значение критерия ее эффективности, на
повышение которого направлена в конечном счете перестройка,
поначалу неизбежно снижается. Например, прн перестройке
образования, общества снижаются временно успехи в учебе,
прибыль производства, уровень жизни, доходы. Такие спады
в индивидуальной п общественной жизни необходимы. Но дру-
гого пути ускорения нет — иначе можно бесконечно плестись
в хвосте у соперников, постоянно проигрывая в соревновании,
в конкуренции. В то же время, если монотонный процесс — это
фактически самообучение, трансформационный процесс обучения,
значительно сокращающий сроки обучения, требует более интен-
сивной, квалифицированной помощи обучаемому, целенаправлен-
ного управления его учебной деятельностью.
Необходимо искать стратегии разных уровней, строить их
приближенные характеристические кривые, анализировать кри-
вые обучения, выискивая трансформационные и эволюционные
периоды и сопоставляя их с характеристическими кривыми
Цель состоит в создании характеристических моделей специалиста
(обученного студента) и разработке оптимальных траекторий
Q (7), F (7), Е (Т) обучения с учетом реальных условий и инди-
видуальных возможностей.
Всех студентов приходится обучать всем стратегиям Qt, Q2.
QC:i (см- рис 5.4), потому что, если обучать только Qcn, то те сту-
денты, которым эта стратегия не по силам (особенно, сразу после
Саб) не освоят никакой стратегии. Именно это сейчас и происхо-
дит в тех случаях, когда дается весь учебный материал как единое
целое, так что системно охватить его могут только наиболее ода-
ренные.
Если же обучать только стратегии то одаренные студенты
ие используют свой потенциал совершенствования. Последова-
тельное освоение Qi и Q2 облегчает дальнейшее освоение Qcn,
однако не всем даже такой подход к по силам, н преподаватели
тратят массу времени и усилий, пытаясь малоспособных студен-
тов приобщить к высоким стратегиям. Кроме того, как скучают
способные, будучи вынужденными слушать слишком длинные и
нудные объяснения Qj и Q2, которые эти студенты могут схватить
налету, точно так же скучно студентам с недостающими способ-
ностями и подготовкой, когда изучается Qcat недоступная для них.
Необходимо научиться заранее прогнозировать, кому из сту-
дентов что доступно, и на этой основе индивидуально адаптиро-
вать процесс обучения. Именно в этом и состоит смысл применения
трансформационной теории в компьютеризованном обучении.
255
Нет смысла заставлять индивида изучать объем знаний, прин-
ципиально ему недоступный. Если выделить из общего набора
знаний часть (некий «мииимум-мипиморум», то бывший двоечник
может вполне надежно освоить этот объем и уверенно овладеть
им. Надо выпускать инженеров первой, второй и третьей катего-
рии, а также инженеров, предназначенных для выполнения про-
межуточных с техниками функций.
При последовательном освоении стратегий возникают периоды
трансформаций, когда временно снижается эффективность учебы,
что отрицательно сказывается иа мотивации дальнейшей учебы,
и человек, способный без особого труда освоить Qcn, может оста-
новиться иа Qi, боясь срыва своих показателей при необходимости
перехода сразу к Q3* а тем более к Qrn.
Для сохранения мотивации обучения и уверенности обучае-
мого в достигнутых успехах в период трансформации Qt в Qt+n
целесообразно задания, соответствующие трансформационному
периоду, специально адаптировать к каждому студенту с учетом
индивидуальной переносимости трансформационных трудностей.
В общем виде обучение — это формирование системой Sm
структуры-стратегии принятия решений S” путем копирования
структуры-стратегии S” системы Sn. Структуры <S? и S? ие
тождественны, оии совпадают лишь по определенным критериям.
Принятие решения • это выбор из имеющегося у системы Sm
набора - S™ структуры-стратегии ST, адекватной текущему,
прогнозируемому или предполагаемому процессу взаимной адап-
тации данной или другой системы S'* с внешней средой.
Творческое решение--это процесс самостоятельного форми-
рования системой повой структуры-стратегии S/3+ь Строго
говоря, творчество — это процесс формирования системой Sm
такой структуры-стратегии которой не было ранее ии у
системы Sm, ии у какой другой системы. Это второе определение
учитывает тот факт, что новую для себя структуру-стратегию
Sy г.1 система Sm может принять у другой какой-то системы,
тогда это будет не творчество, а обучение.
Каналы передачи обучающей информации многообразны и
трудно контролируемы, поэтому творческими можно признавать
только те решения, те структуры-стратегии, которые являются
абсолютно новыми. Экспертиза абсолютной новизны применяется,
например, прн оценке предполагаемых изобретений и открытий.
В отношении изобретений новизна структуры и стратегии может
рассматриваться раздельно. Регистрируются изобретения и на
устройства (структуры) и иа функции (стратегии). Таким образом
предполагается, что новая структура может реализовывать из-
вестную стратегию или новая функция (стратегия) может быть
достигнута с помощью известной структуры. Второй случай соот-
ветствует применению известного устройства для новых функций,
условий, целей.
256
Особенность трансформационного обучения состоит в том, что
по пути освоения очередной стратегии внимание обучаемого
обращаются на те элементы, которые составляют частичную
основу другой, более перспективной стратегии S{+n (возможно,
значительно удаленной от <$,), постепенно усиливая и перенося
акцент на S/4.n, так что к моменту трансформации обучаемый
уже подготовлен к интенсивному освоению Si+n. При необходи-
мости поддерживается и закрепляется навык к реверсивной транс-
формации от Si+n к Sj.
Обучая индивида стратегии Sf, необходимо обращать его вни-
мание на ростки <Sj+i в недрах St, так чтобы параллельно с освое-
нием индивид осваивал и S<+j. В этом случае длительность
трансформационного периода может быть минимальной.
Может возникнуть вопрос, а не целесообразно ли обучать
всем стратегиям поочередно: довести до плато стратегии Sh
подержать обучаемого на этом плато до стабилизации стратегии,
обеспечив уверенное владение St, а затем начать обучение страте-
гии 5i+i с нуля. Кривая обучения одной стратегии имеет, как
правило, S-образиую форму, поэтому в начальный период ско-
рость dQ/dT низкая Это следует из условия, что dQtjdF при F,
близких к F“|B и FjnHX, ниже, чем при Д/7 — (Fi opt — F/min)/2
и Д/7 = (Ft max — Ft opt)/2, так что при равномерном изменении F
во времени в середине интервала Ft mln— /''/opt или Ft opt--
— Ft шах скорость нарастания Q наибольшая. Естественно, что
при Ft opt эффективность Q имеет экстремум, так что при
Ft Opt скорость = 0.
В ходе освоения и трансформации стратегий деятельности в процессе обуче-
ния должны подбираться адекватные средства отображения учебной информа-
ции Успех педагога зависит от подбора состава, последовательности, темпа и
сюрмы передаваемой ученикам информации с учетом уровня их подготовки и ин-
дивидуальных способностей.
Основа успеха известного советского учителя-новатора В. Ф. Шаталова
состоит в том, что он выделяет, формирует и выстраивает в целесообразную оче
редь ряд стратегий владения каждой темой. Первая стратегия - • самое общее
представление о теме — легко усваивается и трансформируется в следующую
структуру темы Qj, а эта стратегия, в свою очередь, без труда трансформируется
в стратегию наиболее полного овладения темой, включающего уже обстоятель-
ную аргументацию и второстепенные подробности и т д., - Q3 {см. рис. 5 4).
Затем следует реверс в обучении — возврат к предыдущим стра-
тегиям, что закрепляет знания и развивает творческие способ-
ности— гибкое владение известными и порождение новых стра-
тегий.
Декомпозиция курса на ряд автономных подсистем (тем)
обесчивает четкую обозримость каждой темы Это доказано нам
в ходе формирования и исследования принципа автономности
в организации систем отображения информации. Введение чет-
кой структуры темы облегчает позиаиие данной темы, мысленный
охват ее как единого целого.
9 Вевда В. Ф. 257
Важно и то, что уже с самого начала изучения темы обучае- |
мый может пл а четь ею в целом, отвечать на какие-то вопросы.
Возникает определенная эффективность владения начальной j
стратегией, что автоматически означает снижение сложности |
деятельности обучаемого. Эго снижение сложности имеет особое 1
значение как мотивация дальнейшего научения темы и курса
в целом.
Нарастание эффективности деятельности обучаемого ври по*
следовательном освоении Qa0, Qi> ..., Qnu происходит суще-
ственно быстрее, чем при освоении сразу стратегии QCOi охваты-
вающей весь куре определенной науки в целом.
Качественное сравиеиие нарастания эффективности при де-
композиции курса на отдельные темы с выделением их структур-
стратегий Qae, Qn Q, и при нзучеинн курса как целого (QCn)
легко провести с помощью рис. 5.4.
.... , J . S.3. ИНФОРМАТИКА И УПРАВЛЕНИЕ
;•/, ТРАНСФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
В ИНДИВИДУАЛИЗИРОВАННОМ ОБУЧЕНИИ
Применение психологических принципов структурирования
информации имеет практическое значение для педагогики общей
и специальной школы. Особенно важно использование разрабо-
танных в инженерной психологии принципов оптимизации состава
и структуры отображаемой информации для развития информа-
тики в области образования. Исследователей и практиков не дол-
жно смущать то обстоятельство, что объектом исследований ин-
женерных психологов традиционно является груд операторов ав
томатнзированиых снесем управления. Перестройка высшей школы
направлена на повышение у студентов и специалистов умений и
навыков активного владения профессиональными знаниями, ре-
шения задач с помощью ЭВМ в АСУ, САПР, выполнения научных
экспериментов, а это и есть не что иное, как овладение стратеги-
ями операторского труда, путь к перестройке н интенсификации
профессиопальдой деятельности во всех отраслях народного хо-
зяйства. В определенных случаях при обучении многооперацн-
онным алгоритмнроваиным функциям целесообразно применение
командно-информационных мнемосхем, наглядно отображающих
алгоритмы деятельности н освобождающих человека от запоми-
нания громоздких инструкций по управлению, эксплуатации,
контролю функционирования технологических, вычислительных,
радиотехнических и других комплексов Важное значение имеет
регулирование интенсивности поступления информации с учетом
реального состояния и эффективности учебной или производствен-
ной деятельности индивида. Разделение учебной и оперативной
информации иа приоритетные группы существенно ускоряет усво-
ение и обработку наиболее важиой информации 1161, облегчает
внедрение информатики в образование.
258 t, .
Индивидуальная, групповая, контингентная адаптации ин-
формации важна не только в учебной, но и в производственной
деятельности. Эксперименты, проведенные в Киевском Государ-
ственном университете Ю. Л. Трофимовым по совместно разрабо-
танной программе и методике, показали, что индивидуальная
адаптация информации к операторам ввода данных в ЭВМ повы-
шает эффективность их труда (по критериям скорости и безоши-
бочности) по сравнению с групповой адаптацией в среднем на
17—20 %.
Составы групп определялись по уровню квалификации, от-
ражаемому типом стратегии восприятия и ввода информации —
по отдельным знакам, малыми и большими блоками знаков (опе-
раций).
Квадриграммы как модели процессов обучения. Для расчета
оптимальных индивидуальных процессов обучения особенно удоб-
но применение универсальных номограмм адаптационной дина-
мики квадриграмм (см. рис. 1.5). Квадриграмма дает возможность
рассчитать изменение учебной информации во времени Е (Т)
для получения требуемой траектории обучения Q (Т) с учетом ос-
ваиваемых стратегий и индивидуальных способностей обучаемого.
Квадриграммы могут использоваться для моделирования на
ЭВМ любых процессов взаимной адаптации в различных типах
систем, в том числе в автоматизированных системах управления.
В этом случае Е — оптимизируемый параметр производства;
F — отображение параметра производства на входе информаци-
онно-управляющей системы, так что коэффициент рефлексии
&F/&E — это характеристика измерительных приборов (датчи-
ков, преобразователей); Q — выходной параметр органов управ-
ления, воздействующий на среду в целях оптимизации процесса
динамики параметра среды £ (7).
Универсальность квадриграмм адаптационной динамики яв-
ляется отображением всеобщего характера процессов взаимной
адаптации, свойственных всем типам систем, в том числе таким
сложным, как системы обучения. В связи с этим исследование за-
конов взаимной адаптации является необходимым условием соз-
дания фундаментальной теории специального и непрерывного
образования, разработки методов и компьютерных средств совер-
шенствования учебно-воспитательного процесса на этапе пере-
стройки высшей школы.
Универсальная квадриграмма адаптационной динамики позво-
ляет моделировать процессы компьютеризованного обучения и
находить их оптимальную траекторию, в том числе для каждого
конкретного индивида. При этом определяется набор эффективных
стратегий — учебных (промежуточных) и специальных (конеч-
ных). Затем проектируются средства информатики, определяется
процедура контроля процесса обучения, подбираются характери-
стики автоматизированной обучающей системы (АОС) с индиви-
дуально-оперативной адаптацией к обучаемому. И наконец,
9* 259
vr\rvirMi«cit« йыиир динамикисреды для целенаправленной
ор1анизации обучения — освоения требуемого набора эффектив-
ных стратегий. Динамика среды охватывает диапазон, соответ-
ствующий реальным условиям деятельности, причем воспроизво-
дится он в оптимальной последовательности для минимизации
времени обучения. Подбор и изменения характеристик ДОС в це-
лях их индивидуально-оперативной адаптации к обучаемому мо-
гут включать в себя многие варианты, приемы, процедуры. На-
пример, возможно изменение соотношения ассоциативности и
абстрактности информации, которое позволяет направленно и
дозированье поворачивать вектор рефлексии — влиять на вни-
мание студентов. Эту возможность предоставляют и другие ин-
женерно- пси хологические принципы проектирования и адапта-
ции ДОС (лаконичность, автономность, структурность и т. д).
Выделение актуальной информации понижает коэффициент
рефлексии, рассчитываемый по общему воспринимаемому числу
информационных элементов, одновременно способствуя повыше-
нию внимания к основным элементам.
В целом необходимо оптимизировать положения всех векторов
рефлексии, изменяя их в ходе компьютерного обучения и овладе-
ния стратегиями разных типов.
Третий квадрант квадриграммы предназначен, в частности,
для расчета влияния способов отображения информации нз учеб-
ную или производственную деятельность человека. Если, проек-
тируя ДОС, мы ориентируемся на одну стратегию деятельности
студента Sa, а реально студент пользуется стратегией S$, то
эффективность его учебной деятельности окажется существенно
ниже, чем ожидалось. Одна из центральных проблем компьютер-
ной педагогики состоит в поиске ауторных (программных, струк-
турных) и текущих (диалоговых) методов синхронизации страте-
гий мыслительной деятельности студента и его предшественников
(преподавателей, программистов ДОС).
В начале освоения новой стратегии обучаемый максимально
мобилизует свое внимание, старается использовать ранее накоп-
ленные знания для понимания получаемого учебного материала.
Этот период характеризуется гиперрефлексией, студент привлекает
дополнительный материал и завышает реальную сложность за-
дач, которые ему задают. По мере приближения к плато вектор
приближается к норморефлексии, которая достигается при выходе
иа плато.
Студент утрачивает интерес к задачам, которые для него стали
достаточно легкими и понятными, происходит свертывание про-
цессов восприятия и мышления: вместо сукцессивных процессов
поэлементного перебора условий задач, характерного для первого
этапа освоения новой стратегии, начинают преобладать симуль-
танные процессы одномоментного схватывания крупных бло-
ков информации, как бы мгновенного нахождения решения за-
дачи.
260
Квадриграмма трансформационных процесехш при применении
информатики в обучении должна строиться на основе данных,
получаемых е помощью адекватной системной имитационной про-
емной модели. В принципе квадрнграмма может строиться и
чьею умозаключительно, графически, без имитационной модели,
В(./спроизнедениой в ЭВМ.
Как указывает Ф. И. Перегудов, целью системного проекти-
рования является формализация словесных (вербальных) описа-
ний и составление схемы деятельности, а смысл формальных за-
писей состоит в обеспечении стыковки со следующими этапами
проектирования, т. е. оии носят ие «конструктивный», а стыко-
вочный характер [60].
Однако, хак говорит Д. М- Гвншианн, детальные модели
системного анализа Независимо от того, являются ли они мате-
матическими, графическими или физическими, в действительности
незначительно отличаются от умозрительных моделей, которые
создает- человек при решении любой проблемы. Основная разница
состоит в том, Ч1О модели системного анализа являются ясными,
а поз ому с ними можно гораздо легче манипулировать и конструи-
ровать нх так, Ч10бы они были более четким н всеобъемлющим
изображением реальной действительности, чем субъективные мо-
дели, которые большинство людей обычно нспользуюг для ре-
шения проблем.
Компьютеры в развитии способностей порождать стратегии.
Задача компьютерного образования состоит в том, чтобы, повышая
уровень умений у специалистов в создании строгих, формальных
моделей, в то же время развивать у яих способности мыслить
широко, с охватом проблемы не только в ее современном инженер-
но-техническом контексте, но н в грядущем, экологическом зна-
чении, Однако гуманитаризация инженерного образования не
должна пониматься как возврат от строгих математических моделей
к словесным, «гуманитарным» описаниям
Гуманитаризация должна прежде всего касаться процесса
воспитания, основываться на более глубоком усвоении, развитии
способности к творческому осмыслению общественных наук,
экологин, биологической эволюции, законов взаимной адаптации
живых систем, человека, общества с окружающей средой.
Во многих современных науках, например в эргономике, нуж-
на не гуманитаризация, а, наоборот, приближение к инженерному
языку, развитие расчетных методов, математических моделей.
Обучение может быть рассчитано на выработку универсаль-
ной стратегии, возможно, очень широкой базовой дивергентной
стратегии определенного уровня, с тем чтобы в зависимости от
конкретных условий работы обучаемый мог самостоятельно, а
также с помощью коллег, справочной литературы сформировать
на ее базе специализированную, высокоэффективную стратегию.
Таким образом, наиболее типичный путь — обучение от общего
к частному, т.е. от универсальной стратегии к специализированной.
261
njiuvk.j mciuwuD uujicnnn, паираолспныА ui UUW,VI и Л 4dUT-
иому, можно отнести проблемное обучение, ориентирован ное
на освоение универсальных стратегий, методов поиска решений
в нечетко определенном интервале Fm<n — Emax.
Другой путь обучения — обучение от частного к общему.
Точнее, речь идет об обучении частным, т. е. узкоспециализиро-
ванным стратегиям, о дальнейшим переходом к общим, универ-
сальным стратегиям. К таком классу методов обучения относится
программированное обучение.
Программированное и проблемное обучение—не противоре-
чат друг другу. Это, скорее, разные этапы единого процесса обу-
чения: программированное обучение — это процесс освоения част-
ных стратегий, а проблемное — это обучение оптимальному при-
менению стратегий.
Программированное обучение направлено на накопление обу-
чаемым конкретных алгоритмов, программ решения определенных
задач. Такое обучение позволяет достигать очень высокой эф-
фективности (надежности, скорости) деятельности специалиста,
однако его стратегиальный портрет носит фрагментарный, обры-
вочный характер. Качественно стратегиальный портрет специа-
листа, сформированный методами программированного обучения,
представляется таким образом. В некоторых интервалах &Flt
AFa, ..., &Fn специалист работает быстро, точно, уверенно, реа-
лизуя хорошо усвоенные программы решения. А в интервалах
между указанными значениями F, когда встречаются задачи, к ко-
торым заученные алгоритмы и программы неприменимы, специа-
лист оказывается ие способен эффективно решать задачи.
В случае проблемного обучения усваиваются более универ-
сальные методы, стратегии решения целых классов задач — про-
блем. Характеристические кривые таких универсальных стратегий
существенно отличаются от характеристических кривых узко-
специализированных стратегий — алгоритмического типа, состав-
ляющих стратегиальный портрет специалиста, прошедшего про-
граммное обучение. Проблемно обученный специалист не показы-
вает такой эффективности, какую демонстрирует программно
обученный специалист в привычных для него ситуациях (AF),
зато первый способен ориентироваться во многих нестандартных
случаях. Эффективность реализации готовых заученных в ходе
программного обучения алгоритмов бесспорно может быть выше,
чем эффективность применения более универсальных методов при
решении тех же самых задач.
Это следует из правила эквивалентности интегральной эф-
фективности стратегий прн равной длительности обучения и спо-
собностях студента. Если два процесса обучения имеют одинаковые
продолжительность и интенсивность, то их интегральные характе-
ристики обученности идентичны независимо от состава освоенных
стратегий.
262
Таким образом, наблюдается интегральная идентичность лю-
бых двух процессов обучения по факторной координате, включа-
ющего в себя освоение специализированных или универсальных
стратегий. Иначе говоря, сумма площадей под характеристиче-
скими кривыми специализированных стратегий, освоенных по
программному методу, равна площади под характеристической
кривой универсальной стратегии, освоенной тем же человеком за
аналогичное время по проблемному методу. Предполагается, что
обучение ведется g одинаковой интенсивностью (затратами энер-
гии и обучающего, и обучаемого), одинаковыми компьютерными
средствами в одинаковых условиях.
Интегральные энергетические и временные затраты на пере-
ход от начальной стратегии S-j к конечной стратегии Sn, выражаю-
гп
тиеся как j QidT, постоянны и ие зависят от траектории обу-
чения — числа и последовательности освоения промежуточных
(I — 1.... i Ч- п — 1) стратегий.
Отсюда следует, что пропуск хотя бы одной промежуточной
стратегии при обучении всегда приводит к сокращению общего
времени перехода от начальной к конечной стратегии.
Доказательство состоит в том, что пропуск прн обучении
стратегии S„_m приводит к тому, что при трансс|юрмации от Sn_m_i
К Sn—m+I (л-п) Q(n—т—I), (п—m-f-i)- СлеДОВЭТеЛЬИО,
должен быть участок, на котором <?п_т+ь а затем и Qn будут
больше, чем Q{ без припуска Sn-m, т. е. оптимум ах будет до-
стигнут раньше в случае пропуска Sn_m, чем при последователь-
ном освоении всех стратегий от Si до Sn.
Следующее правило: чем больше требуемое повышение эф-
фективности деятельности обучаемого в ходе обучения, тем больше
при прочих равных условиях необходимые интегральные (энер-
гетические и временные) затраты на обучение. В этом случае до-
казательство ведется на основе аппроксимации процесса обучения
монотонной кривой.
Трансформационное обучение объединяет преимущества про-
граммированного и проблемного. Если программированное обу-
чение направлено иа натаскивание определенным отдельным спе-
циализированный стратегиям, а проблемное обучение — иа вы-
работку универсальной стратегии и ее применение для формирова-
ния на ее основе специализированных в соответствии с конкрет-
ными условиями, то трансформационное обучение направлено на
выработку за минимальное время необходимого н достаточного
набора стратегий, а также навыков порождения новых стратегий
путем быстрой трансформации известных стратегий.
В зависимости от того, как будет методологически организо-
вано применение ЭВМ в общем и специальном образовании, мы
можем породить поколение либо интеллектуальных иждивенцев,
либо интеллектуальных бойцов, способных, опираясь на опыт
263
предшественников, заглянуть далеко вперед и сделать широкий
шаг на пути социального и научно-технического прогресса на-
шего общества.
Связывая компьютеризацию обучения школьников и студентов
с их перспективой, необходимо в понятных для них терминах и
категориях показать, какие трудности ждут того, кто отстанет
в освоении ЭВМ и какие конкретные преимущества, успехи, облег-
чения в жизни получит тот, кто преуспеет в компьютеризации
своей деятельности.
Адаптивные системы человек — ЭВМ ориентируются ие только
иа формирование состава формата данных, ио и иа оптимизацию
структуры формата. В работе 1161 описаны процедуры адаптив-
ного диалога человека с ЭВМ, в ходе которого оптимизируются
и состав, и структура формата учебной информации, вводимой
иа экран дисплея АОС.
ЭВМ имеет ряд преимуществ перед учителем:
каждому ученику можно предоставить индивидуальный тер-
минал для диалога о ЭВМ;
информация, выводимая иа терминал ЭВМ, может быть инди-
видуально адаптирована к каждому ученику по темпу поступле-
ния, степени детализации объяснений, форме подачи информа-
ции — в виде текста, рисунков, схем, таблиц, начертанию букв,
цифр, символов. Такая адаптация может компенсировать, напри-
мер, аномалии зрительного восприятия, такие, как слабовидеиие,
а также отставание в интеллектуальном развитии, медлительность;
терпение ЭВМ ие зиает границ: по запросу ученика ЭВМ мо-
жет повторить объяснение сколько угодно раз, в любом темпе и
вариациях;
после соответствующей подготовки ученик может, ие стес-
няясь, задавать ЭВМ любой глупый вопрос (в обычном классе он
может вызвать удивление учители и сарказм других учеников);
ЭВМ может вести объективный анализ успехов ученика и да-
вать рекомендации учителю относительно целесообразной ор-
ганизации индивидуализированного процесса обучения;
ЭВМ может использовать для оптимального управления ин-
дивидуализированным процессом обучения иа этапах эволюции и
трансформации стратегий;
ЭВМ может тиражировать опыт самых талантливых и ввтори-
тетиых педагогов.
В компьютеризации обучения необходимо решить следующие
первоочередные психолого-педагогические задачи:
индивидуальная адаптация визуальной информации к ано-
мальным ученикам и студентам (аномальное зрение, слабая па-
мять, отставание в развитии);
смена форм отображения информации синхронно с ходом
обучения;
контроль индивидуальных типов стратегий мышления, ре-
шения, восприятия;
264
управление процессов обучения с учетом индивидуальных
способностей в целях минимизации общего времени обучения;
построение индивидуальных и обобщенных характеристиче-
ских портретов специалистов.
Сравнение эффективности обучения с помощью педагога и
с помощью компьютера проводится по следующим факторам.
1. Набор стратегий, которым могут обучить педагог (Snf)
и компьютер (SK[). Очевидно, что эффективность стратегий компью-
тера в общем случае выше, чем педагога: > Qsni, ибо в ЭВМ
вводятся самые лучшие, самые эффективные стратегии. Именно
поэтому по набору н максимальной эффективности стратегий ЭВМ
в среднем превосходит педагога.
2. Точность и полнота передачи стратегий ученику. Иначе
говори, сравниваются стратегии ученика S7i со стратегиями
педагога Snj и ЭВМ SKb Тогда эффективность деятельности уче-
ника может быть представлена как произведение коэффициента
корреляции его стратегии с обучающей стратегией (педагога нлн
компьютера) и эффективности обучающей стратегии:
•Ssyi — Qs0/sylsoP
где Qs^ — эффективность Z-й стратегии ученнка; So/ — l-я обу-
чающая стратегия; Qsol — эффективность Soi; rsylsoi — коэф-
фициент корреляции между SyI и S0(.
Отсюда следует, что конечный успех обучения зависит от
того, какой стратегии учат ученика и какова ее эффективность,
а также н от того, насколько точно ученик усваивает обучающую
стратегию. ЭВМ может содержать наилучшую стратегию, но «не
уметь» донести ее до ученика, в результате чего будет
низок и соответственно значение Q$= QsK1rsytsKi будет не-
высоким. Вместе о тем, хотя QsnI < QsHj, но за счет того, что
учитель более успешно передает знания ученику, возможно
r'Sisni н в результате получим
V ^yPni vsyi 5ypHi
Следовательно, внедрение компьютеризации в обучение дол-
жно идти как по пути повышении качества и эффективности
закладываемых в них обучающих стратегий Sci, так и по путн
взаимной адаптации компьютера и ученика, индивидуализации
процессов обучения, о чем чтобы r$7lsci I.
Важно создать точные варианты портретов «образованного
Человека»: каким стратегиям и их трансформациям, дли каких
А/7, до каких стратегий он должен быть обучен. Только в этом
случае можно точно выбрать методы, средства и оптимальные
траектории обучения с учетом нанлучшего уровня адаптации.
Ясно, что в ходе социально-экономического я научно-техни-
ческого прогресса нашей страны ответы на эти вопросы измени-
265
жно быть непрерывным.
Преемственность этапов развития. Коэффициент использова-
нии определенного n-го вида (этапа) образовании в последующем
(п + 1)-м виде (этапе) рассчитывается как доли интегральной
эффективности n-го этапа в интегральной эффективности (п +1)-
го этапа. Графически это выражается как общая площадь под
характеристическими кривыми Qn+1 (Fj) и (Fj), а соответству-
ющая формула имеет следующий вид:
' > „ „max Л*
bt FП> П+1 Fn
j <2n+id*’+ j QndF
„п _ Fh-i___________________f ft‘ n*1
n-H J „max ’ ’*
J Qn+idF
С помощью Kn, n-м можно определить степень новизны зна-
ний /Сп.л-н» получаемых человеком на (я + 1)-м этапе образова-
ния: Кл,п-н — 1/Кп,л+1. Величина Кп, непосредственно от-
ражает полезность я-го этапа образования длн (п + 1)-го этапа.
Если последующее образование на (п + 2)-м этапе или практи-
ческая деятельность предполагают использование обеих страте-
гий Qn и <?л+1, то желательно уменьшать Кп, я-н, однако при
условии достаточно твердых знаний или специальных их пов-
торений в период (я + 1)-го этапа образования для закрепления
и поддержания Qn.
Если же доля знаний Qn, полученных на я-м этапе образования
и не входящих в Qll+1, в дальнейшем никак ие используется,
то эта доля оказывается мертвым грузом н характеризует пустую
трату времени и ресурсов обучаемого и обучающих,
Коэффициент «мертвого груза», знаний, полученных на я-м
этапе образования при прохождении (я 4- 1)-го этапа или в прак-
тической деятельности, рассчитывается как отношение доли зна-
ний, полученных на я-м этапе и использованных на (п 4- 1)-м
этапе, ко всему объему знаний, полученных на я-м этапе обра-
зовании:
max
Fn, П+1 Р« ’ J
• J- , J Qn+idF 4 j QndF - 4|
7 ' „ Fn.n+1 " '
. ’ v n-j-i _______ *3
An, n-J-I -max *3
J QndF Ц
m]n *’ ' 1 ’ ' Я
Я66
Необходимо сделать замечание: если Qn+1 - стратегия прак-
тической производственной деятельности, то доля Qn, ие входящая
в Qn+i, ие может рассматриваться как мертвый груз знаний при
условии, что она используется человеком в быту или другой не-
производственной деятельности, в том чнсле для взаимной адап-
тации с другими людьми, для взаимопонимания и синхронизации
с ними. Любое обучение несет в себе воспитательную нагрузку,
поскольку помогает человеку лучше понимать других людей,
взаимодействовать, сотрудничать е ними. Для этого индивидуаль-
ные наборы стратегий должны иметь достаточную общую пло-
щадь под характеристическими кривыми.
Большое значение имеют непрерывное обучение всех граждан
безопасным приемам тр^да, отбор и обучение специалистов-
операторов методам надежного управления машинами, оборудо-
ванием, технически сложными системами, транспортными сред-
ствами, крупными инженерными сооружениями. Прн этом осо-
бое значение имеет исследование всех видов трансформации:
при обучении, после возвращения к труду после отпуска, болезни,
при переходе от монотонного, обычного состояния к аварийному,
а также в связи с возрастными изменениями в организме опера-
тора и даже после выхода иа пенсию, хотя это уже связано не
с безопасностью системы, а охраной здоровья человека, отдав-
шего много сил обществу.
Педагогика трансформационных периодов. В процессе обуче-
ния особое внимание должно обращаться на тот период, когда
в недрах стратегии формируется следующая стратегия:
Si+i, в которую предстоит трансформировать St.
Управление вниманием студента в ходе учебного процесса
позволяет уменьшать объем предлагаемого материала (облегчать
обучение) нли сокращать сроки обучения.
Эмоциональный фон и объем информации определяют эффектив-
ность, сложность, напряженность учебной деятельности.
Американские психологи доказали, что если у человека, осваивающего
навыки оперативного управления техникой есть ассоциация с субъективно зна-
чимой ситуацией, то эмоциональное напряжение намного выше, чем при решении
абстрактных задач. Кроме того, только при наличии эмопнй хорошо усваиваются
и запоминаются новые стратегии деятельности. Процесс явно носит взаимно адап-
тационный характер, сознание важности, реальности, ответственности изменения
среды и связанной с этими факторами задачи стимулирует формирование опреде-
ленного прогноза и концентрацию внимания на ее решении, а это означает, что
индивид активно подбирает из имеющихся или вырабатывает новую структуру-
стратегию, адекватную данной задаче (изменению среды).
Если у человека пет убежденности в субъективной значимости
для него той или иной осваиваемой стратегии, то он отнесется
к ее изучению пассивно.
Заставлять школьников, осваивающих компьютеры, заучивать наизусть
таблицу умножения — все равно, что предлагать трактористу вскопать поле
лопатой, чтобы ои был «во всеоружии» на случай поломки трактора Тракторист
резонно отвергнет такое предложение- если ему понадобится дома вспахать
267
гряцку, он бысгро это осэоит. Когда ученики столкнутся в жизни с необходи-
мостью считать в уме, они это быстро осроят. Но необходимость этого ими должна
быть осознана.
Всякая механизация, автоматизация, компьютеризация тогда
хороша и желанна, когда облегчает труд, делает его более произ-
водительным.
Известно, что немедленные выводы люди ценят существенно .
выше, чем перспективные. Поэтому особенно важно реализовать :
преимущества применения ЭВМ в целях облегчения учебы.
В ходе диалогового взаимодействия ученика с ЭВМ при реше- -
пнн сложной задачи и контрольном ответе иа вопросы ученику
может очень помочь отображение иа экране дисплея промежуточ-
ных «реакций» — оценок ЭВМ в виде искусственной физиономии,
меняющей эмоциональное выражение от сумрачио-хмурого при
грубой ошибке до веселого в случае удачного, точного ответа.
Такая физиономия, как показали исследования американских
и японских ученых, не только оживляет, делает более неприну-
жденным диалог человека с ЭВМ, но и позволяет облегчать чело-
веку интегральную, обобщенную оценку сложной многокомпо-'
пеитной информации, выводимой на экран дисплея. Причем время
такой оценки нередко сокращается в десятки раз. Одновременно
снижается напряженность, утомление человека по сравнению
с использованием обычных табличных, текстовых или графических
форм отображения данных.
Вопросы утомления — зрительного и умственного - при ра-
боте с дисплеем имеют особенно важное значение для широкого
успешного внедрения компьютеров в образование. В рамках сот-
рудничества стран—членов СЭВ по инженерной психологии, кото-
рое в 1976—1985 гг, координировалось Институтом психологин
АН СССР, эти вопросы изучались, в частности, И, Даниелом и
М. Стриженцом в Институте экспериментальной психологии
Словацкой академии наук (г. Братислава, ЧССР).
Ярким примером адаптации среды к человеку является после-
довательное целенапранлеьгое изменение школьного учебного
материала: от элементов б;. <в-крючков и кружочков в нулевом
классе до элементов высшей математики в десятом классе.
Однако очень важно, чтобы процесс обучения все время носил
характер взаимной адаптации человека и среды: если учепик не
может адаптироваться к учебному материалу, понять его, то
учеба его затормаживается; если ученик понял очередную пор-
цию учебного материала, т. е. полностью к ней адаптировался,
а новая порция ие поступает, ученик утрачивает интерес к учебе.
И учеба снова затормаживается.
Чтобы учеба носила динамичный, поступательный характер,
важна опережающая взаимная адаптация ученика и учебной среды
(в частности, учебного материала). Опережающий характер адап-
тации учебной среды к ученику основывается на способное!и учи-
теля прогнозировать дальнейший ход обучения, на методиках
258
н инструкциях преподавания, алгоритмах и программах ЭВМ
и Других средствах н носителях материализованного исторического
опыта педагогики.
Опережающий характер изменения учебного материала обус-
ловливает ту необходимую (но дозированную» не чрезмерную!)
сложность системы ученик — учебный материал, которая поро-
ждает и поддерживает активность ученика, его мотивацию. Для
расчета и отображения такого процесса можно рекомендовать
применение квадриграмм (см. рно. 1.5).
Экспериментальные исследования показали, что при обучении,
основанием па трансформационной теории, оперирование знани-
ями, реверс (возврат) стратегий и ассоциации между стратегиями
(порождение новых знаний) происходят более легко и эффективно,
чем при фрагментарном, разрывном обучении.
Обучение, тренировка, вообще любая опережающая адаптация
основаны иа возможности варьирования н реверсирования значе-
ний факторов взаимной адаптации со средой в зависимости от ре-
ального хода преобразования (эволюции и трансформации) струк-
туры и стратегии системы, в том числе взаимной адаптации между
ними.
Нели прн обучении dE/dT > (dF/dTy\ где (dFldT)m&x
максимальная скорость изменения /, происходит трансформация
структур-стратегий, а не срыв.
Таким образом, главными условиями оптимизации процесса
являются:
dFldT = vaF с ускорением на этапе эволюции;
dFldT = 0 на пл а го для фиксации структуры;
dFldT < (dF/dZ)™’., при трансформации структуры-стратегии.
Из трансформационной теории обучения следует много прак-
тических рекомендаций, в том числе:
прекращать обучение можно только на эволюционном плато
очередной стратегии;
экзаменовать следует по всем стратегиям, но с созданием с по-
мощью компьютера адекватных условий для воспроизведения
каждой соответсгвующен стратегии.
Практическое значение трансформационной теории обучения
состоит в уточнении и формализации задач обучения. Она позво-
ляет при известных характеристических кривых стратегий опре-
делить, сколько и какие стратегии должен освоить обучаемый для
достаточно эффективной работы в заданных интервалах Л/7.
Определяется также порядок освоения стратегий и надежность
(стабильность) их усвоения, дается прогнозная оценка, в какие
моменты возможна остановка обучения. Решаются также вопросы:
какова динамика показателей эффективности в ходе обучения,
каковы потери эффективности при разных вариантах трансфор-
маций стратегий? Каковы оптимальные траектории обучения с уче-
том критериев оценки процесса обучения —длительности, до-
269
пустимых уровней сложности, суммарных потерь эффективности.
Это особенно важно в тех случаях, когда процесс обучения и
адаптации должен носить производительный характер, например,
если перестройка технологии на заводе должна проводиться без
остановки производства.
Трансформационная теория обучении описывает пути макси-
мального использования имеющихся структур-стратегий и без-
разрывиой трансформации их в более перспективные структуры-
стратегии, а также позволяет определять оптимальные соотно-
шения универсальности и специализироваииости осваиваемых
стратегий.
Таким образом, в рамках общей педагогической и психологиче-
ской теории компьютеризованного обучения и труда трансформа-
ционная теория обучения составляет основу синтеза управляемых,
оптимальных процессов индивидуально-адаптивного обучения.
Практическое значение траисформациоииой теории состоит
в том, что оиа позволяет рассчитывать процессы трансформации
структур-стратегий, экономить время иа эволюционных этапах
процессов обучения и адаптации (особенно время, затрачивае-
мое иа трансформации).
Теория показывает, что задерживаться в интервале эволю-
ционных изменений бесполезно: задержки необходимы только
для трансформации.
Если необходимо перестроить организм, предприятие, любую
систему, следует быстро привести ее в трансформационное состоя-
ние и приступить к перестройке структуры, после чего может быть
вновь продолжено быстрое изменение фактора взаимной адапта-
ции системы со средой и начнет повышаться эффективность си-
стемы.
Главное практическое значение траисформациоииой теории
состоит в том, что оиа позволяет сокращать сроки и затраты
па обучение. Если известны характеристики стратегий, то можно
выбрать ограниченное число действительно необходимых обучаю-
щих экспериментов (уроков) и при этом полностью обеспечить
необходимый уровень освоения требуемого набора стратегий и
трансформаций между ними (и прямых, и обратных).
Кроме того, трансформационная теория позволяет решать
вопросы отбора специалистов, нсследуя соотношения индивиду-
альных стратегий с заданными (эталонными).
С позиции траисформациоииой теории компьютеризация обу-
чения даст наибольший эффект, если выполнены следующие
условия:
создай прогноз развития психологической структуры дея-
тельности в производстве, сфере обслуживания, науке, планиро-
вании и управлении промышленностью, сельским хозийством,
обществом;
созданы характеристические модели (портреты) специалистов;
п четко определены составы профессиональных стратегий и
«О
перспектив применения ЭВМ в различных специальностях для
формирования стратегий разных типов;
разработаны структура и 'р-щстна взаимодействия студентов
и < пециалитов с ЭВМ;
разработаны н применяются методы материализации в ЭВМ
передового опыта преподавания, решения различных задач;
исследованы оптимальные траектории обучения специаль-
ностям од детской видеоигры до профессиональной деятельности,
включая рутинные и творческие задачи;
сформированы индивидуальные психологические портреты уча-
щихся: кто к чему имеет склочности (какую часть времени, как
долю занимался различными предметами), способности (в чем
достиг наибольшего успеха);
используется индивидуализация обучения;
осуществляем я мотивация изучения и применения ЭВМ;
возможность предсказания реальной перспективы практиче-
скою применения ЭВМ при переходе к трансформации от обычных
crpaiei иЙ к компьютеризации.
В широком историческом плане подготовка специвлистов в
высшей школе - этот процесс взаимной адаптации системы выс-
шею образования и народного хозяйства, на который оказывают
влияние следующие факторы:
потребности народного хозяйства в определенных специали-
стах,
качество подготовки абитуриентов •-- реальное состояние про-
свещения (средней школы);
продолжительность времени, отводимого на подготовку спе-
циалистов;
имеющиеся кадры профессоров и преподавателей;
влияние выпускников вузов на требуемый портрет специали-
стов народного хозяйства:
а) снижение требований к специвлистам, если выпускники
вуза имеют низкую квалификацию и снижают общий уровень
(«тянут назад»)-- и -^ом случае необходимо управляющее воз-
действие ня вузы, не исключены и реклвмации вуавм аа нека-
чественную подготовку специалистов;
б) повышение требований к специалистам,если выпускники вуза
имеют высокую квалификацию и повышают общий уровень —
в этом случае необходимо ускорение нвучио-технического про-
гресса в народном хозяйстве (подтягивать отстающих) или со-
вершенствование расствиовки и использования кадров, иначе
(розит деквалификация выпускников; возможны рекламации
вузв народному хозяйству за неэффективное использование вы-
пускников.
Непрерывное образование как глобвльный мехвнязм взаим-
ной адаптации учебных звведений, специалистов и народного
хозяйстве предиазивчено дли доучнввния выпускников вузов,
переучивания специалистов, повышении общей квалификации
271
специалистов, расширения профессионального и культурного
кругозора граждан, целенаправленного формирования новой
узкой специализации.
Создание теории и методологии непрерывного образования
связано с разработкой:
методов определения глобальных задач всей системы образо-
вания с учетом их динамики в соответствии с социально-экономи-
ческим и научно-техническим прогрессом общества;
динамической функциональной структуры системы непрерыв-
ного образования (СНО);
требований к квалификационным характеристикам абитуриен-
тов и выпускников каждого звена СНО;
динамической Организационной структуры СНО;
динамической функционально-организационной структуры
высшего и среднего специального образования;
теории, методологии и методов организации учебно-воспи-
тательного процесса как оптимальной модели обучения — траек-
тории трансформации абитуриентов в выпускников-специалистов
с учетом их индивидуальных особенностей и взаимодействия меж-
ду собой;
организационных форм и технических средств компьютеризо-
ванного обучения, в том числе индивидуально-адаптивных обу-
чающих диалоговых комплексов человек —ЭВМ, коллективных
компьютеризованных систем гибридного интеллекта для решения
наиболее сложных и экстренных задач учебного, проектно-кон-
структорского, планово-организационного, оперативно-управлен-
ческого, научно-исследовательского типа.
При решении этих вопросов необходимо исследование соци-
ально-экономических, организационных и психолого-педагоги-
ческих аспектов системы непрерывного образования специа-
листов.
Раздел 11
Психологические и информационные
аспекты взаимной адаптации
в системах гибридного интеллекта
ГЛАВА 6
ПРОЦЕССЫ ВЗАИМНОЙ АДАПТАЦИИ, КОНВЕРГЕНЦИИ
И ДИВЕРГЕНЦИИ СИСТЕМ
6.1. КОНВЕРГЕНЦИЯ И СИНХРОНИЗАЦИЯ СТРУКТУР СИСТЕМ
Общее представление о конвергенции структур систем было
введено в п. 4.2. Более строго, конвергенцией структуры системы
называется процесс, при котором повышается степень взаимной
адаптнрованцости компонентов системы между собой при усло-
вии постоянства состава компонентов системы и параметров внеш-
ней среды. Конвергенция имеет ряд иерархических уровней.
Иерархия процессов конвергенции начинается о нижнего
уровня — с «оперативных! структур, затем переходит к «такти-
ческим», «стратегическим» и завершается конвергенцией «поли-
тической» структуры (в терминах математической теории Дж. Хо-
варда, см. [16]).
Безусловно, в реальной системе уровней может быть меньше
или больше, это зависит от числа компонентов системы, центров
конвергенции компонентов (подструктур) и задач анализа
структур.
Структуры рвзиых уровней различаются тем, что все струк-
туры более низкого уровня являются компонентами структур
более высокого уровня. Соответственно характеристические кри-
вые функционирования всех структур более низкого уровня,
входящих в данную структуру, «вложены» (т. е. располагаются
внутри) в характеристическую кривую данной структуры. Такое
представление позволяет утверждать, что прогресс любой конеч-
ной системы должен иметь предел, поскольку есть некая глобаль-
ная система, структура которой охватывает все наличные компо-
ненты так, что максимальная конвергенция (синхронизация) этой
структуры представляет собой финальный этап прогресса.
Миогоуровиевость и конечность прогресса. Любая система
в ограниченными ресурсами (например, составом компонентов)
имеет куполообразную интегральную характеристическую кри-
вую, аппроксимирующую частные характеристичевкие кривые
всех ее структур.
Следовательно, повышение эффективности, Qt системы S,
происходит лишь при увеличении F| до значения так что
273
Qi(fW) — Q""• Прн дальнейшем увеличении Ff так, что Ff >
> F°tl, выполияетсн условие
Поскольку ресурсы любой реальной системы, в том числе
неосферы, ограничены, существует предел ее прогресса при опре-
деленных выбранных критериях эффективности Q н фактора Fj
взаимной адаптации компонентов иеосферы между собой и со
средой.
Фактор Fft увеличение которого до значения F°V повышает
эффективность Qi системы Sm, можно назвать фактором эффек-
тивности, нли фактором сложности, поскольку после достиже-
ния F} = FjF’ дальнейшее его увеличение приводит к снижению
эффективности (увеличению сложности).
После достижении иеосферой предела прогресса Qt (Fj) воз-
можна смена критерия Qf на другой, Q(+1, причем возможно
Qf+i (Ff > /•'/?*) = —Q/- Тогда при дальнейшем увеличении F}
н F} > F/Г' будет возрастать значение Q/+(.
Например, вместо измерения уровня жизни людей средним числом автомоби-
лей на душу земного населения и вытекающего отсюда стремления к увеличению
общего числа автомобилей люди могут начать измерять уровень «здоровья!
планеты, состояние экологии, прогресс, улучшение которого связано с уменьше-
нием общего числа автомобилей.
Следовательно, прогресс ие может отражаться линейной ме-
рой «больше—меньше», а лишь нелинейной мерой «лучше -хуже».
Оценка «лучше—хуже» зависит от состояния системы ее интересов.
Если рассматривать процесс увеличения значений F} по-
вышения сложности интеллектуальных задач, то (рнс. 6.1) сна-
чала наблюдается прогресс эффективности деятельности инди-
вида Q1T максимум которой достигается при F/f\ затем эффек-
тивность индивида снижается. Дальнейший прогресс может быть
получен при ыереходе к групповому творчеству — гибридному
интеллекту группы Q2. Далее необходим более мощный коллектив
(например, институт) с эффективностью Qs. И так до мобил и за
пни интеллектуального ресурса всей иеосферы, способной наибо-
лее полно и всесторонне прогнозировать динамику среды и про-
цессов взаимной адаптации живых систем (точнее, интегральной
живой системы планеты) со средой и между собой.
При увеличении Ff, но при условии F/ F^* неосфера спо-
собна повышать «вою эффективность, организуясь сама и оказы-
вая активное преобразующее воздействие и а среду. При дости-
жении F) — F<$x резерв активного воздействия иеосферы иа
среду достигает максимума и затем начинает уменьшаться.
Дальнейшая взаимная адаптация иеосферы со средой уже
должна происходить в условиях снижения эффективности нео?
сферы. Иначе говоря, пластичность среды, запас возможное^
274
a
Рис. 6.1. Характеристические кривые интеллектуальных систем разных уровней:
0, вффективвость индивида; Q, — групп»; Q, — института; Q* • - академии наук;
Qi — «трайм; Q, — региона мира; Q? — человечества; Q, — неосферы
изменять ее для улучшения условий существования живых си-
стем снижается. Следовательно» живые системы должны все больше
и больше изменяться сами. В частности, если принять за Q8 —
численность интегральной генеральной совокупности живых су-
ществ, то после F} = Л'уа* эта численность должна уменьшаться.
По данному критерию Q при дальнейшем увеличении F/ неизбе-
жен регресс неосферы. Если Fj — объем ресурсов планеты, по-
требляемых живыми системами, то поддержание Qa — Qa (Fjjf*1) =
~ Qa*a* проблематично — ресурсы планеты будут неуклонно
истощаться. Остается лишь одна иозможность — ^изменение кри-
терия v Q на обратный —Q, а главное • необходим реверс в ди-
намике Fj в сторону уменьшения его значений.
Конечно, приведенное рассмотрение зависимости единствен-
ного критерия Q от единственного фактора Fj ивлиется сильным
упрощением! прогресс включает в себи сложную многокрите-
риальную зависимость Ъ Qh где # — большое число, от сово-
м
купиости факторов Jj F,, где М — также большое число. Тем не
f-i
меиее данный анализ полезен для качественной опенки нелиней-
ных процессов, охватываемых очень сложным, многоуровневым
диалектическим понятием «Прогресо.
Мы постоянно разделяем отображения статики Q (F) и дина-
мики Q (Т), чтобы подчеркнуть особую важность внимательного
изучения специфики статических характеристик и динамических
процессов в развитии систем. Вообще же можно отобразить оба
275
эти типа зависимости Q (F) и Q (Г) совместно, накладывая их
друг на друга. Для структур одного уро ап я, нложеиных в опре-
деленную структуру более высокого уровня, предполагается
соблюдение правила постоянства интегральной эффективности.
^го правило имеет дополнительное следствие: если трансфор-
мация одной структуры-стратегии в другую осуществляется без
временного снижения эффективности, т. е. монотонно, значит
одна из этих структур-стратегий является вложенной в другую.
Обратное утверждение неверно: трансформации между вложен-
ными структурами могут происходить и со спадом.
Может показаться, что из правила эквивалентной интеграль-
ной эффективности j QtdF = const следует, что если состав ком-
понентов разных структур одной и той же системы и ее коэффи-
циент полезного действия — соотношение эффективности и слож-
ности: я — Qt^t постоянны, то максимальная эффективность
всех ее структур-стратегий теоретически одинакова.
Например, максимальная скорость чтения буквами и словами
теоретически одинакова. На самом деле максимальная эффек-
тивность разных структур-стратегий различна, потому что разли-
чен состав компонентов системы при разных ее структурах. Если
при чтении по буквам единичным (базовым) компонентом является
отдельный знак (буква), то при чтении словами единичным ком-
понентом является группа знаков (слово). Таким образом, значе-
ние F при чтении по буквам соответствует числу букв, а при чте-
нии словами — числу слов.
Если обозначить число букв через Fu а число слов через Fa
и допустить, что F8 = nl\, где п -• среднее число букв в одном
слове, то из условия
J* /г
itnax «max , • ’!
j QidFi = j Q8 dFa — const, 1
JF JT , t
irnin 'gfflln
допустив для простоты одинаковую, например прямоугольную,
форму характеристических кривых Qi (FJ и QB (FB), где Qi и Qs —
средине значения эффективности Qx и Q8, получим
Ql (Fit пах. “ Finita) — Qa (F Яп.'ях " F8ttl[n). , .
Учитывая введенное условие Ft — nF^, т. e.
F^ *зах ~ Fi max/n Я F% mjn = Fj т1п/л,
получим
Qa = ^imax ~~~ f imin_ Firoax ^ititln ___
Qi F 2niax — F8mjn (^imax ~^1т1п)/п
Таким образом, если структура S1+i состоя® из компонентов
в п раз более крупных, чем компоненты структуры Sp то теоре-
тически средняя эффективность Spi в п раз больше, чем средняя
эффективность Sp
276
На практике этот коэффициент оказывается несколько ниже,
поскольку оперирование более крупными единичными компонен-
тами, взаимная адаптация более крупных компонентов в единой
структуре более сложив, чем при более мелких единичных ком-
понентах. Нвпример, опознание отдельной буквы прн прочих рав-
ных условиях занимает меньше времени, чем опознание слова.
Из экспериментов И. Д. БратявиноЙ следует Qx --- 0,25, Q2 —
= 0,65, Так что коэффициент повышения эффективности чтения
словами Qt ио сравнению е шепчем по буквам Qx составляет 2,6,
что меньше среднего числа букв в словах русского языка.
Специализация структуры системы — это повышение эффек
тивиости функционирования в некоторых оптимальных для нес
условиях за счет снижения эффективности функционирования
в остальном интервале допустимых (возможных) условий еу-
ществовання системы.
Возможна специализация структуры любого уровня. Обрат-
ный процесс связан е понижением степени взаимной адаптнро-
ванности компонентов системы — дивергенцией. Этот процесс
приводит к универсализации структуры: AFf .п„ увеличивается,
a Qt max снижается.
Сравнение эффективности двух структур системы S/ и Sf+1
(или двух разных систем), в том числе любое соревнование между
ними, если их оптимальные значения фактора F не равны между
собой (Ftcpt =/= F(t-i-i)opt) должно производиться при некотором
объективно обусловленном или при таком Fm, при котором струк-
туры имеют равную эффективность Q( (Fm) — Q/+1 (Fm). Второе
условие больше подходит для случая наиболее благоприятного
сотрудничества между системами. Исследование оптимального
соотношения индивидуальных стратегий двух операторов прн
совместном решении ими интеллектуальных задач проведено
К. В. Маскевичем.
В случае простого общения двух людей разных националь-
ностей Fm может соответствовать общему для иих языку (р част-
ности, экеперапто). Если общение будет происходить при F( opt
и F((+ijopt, то возможен случай, когда (F(h i > oPt) =
= Qi+i (Fi opt) *-= Иначе говоря, никакого общения, взаимо-
понимания, взаимодействия не получится. Ситуация будет на-
поминать известную басенную: лиса угощает журавля кашей из
тарелки, а журавль лису — нз кувшина с очень узким горлышком.
Естественно, что сравнение, соревнование^ сотрудничество
предполагает наличие для обеих систем общего фактора Fj, иначе
системы будут функционировать не только в разных интервалах,
но даже в разных пространствах, не пересекающихся между со-
бой.
Более высокая максимальная эффективность х-й структуры
по сравнению с (i -f- 1)-Й объясняется тем, что компоненты си-
стемы при i-Й структуре более точно взаимно адаптированы, чем
277
при (i 4- 1)-Й. Это означает, что при Лй структуре любое изме-
нение в каком-либо внутреннем компоненте системы больше
скажется на состоянии других компонентов, чем такое же изме-
нение при (t + 1)-й структуре. Отсюда следует, что средняя кру-
тизна фронта характеристической кривой /-й структуры больше,
чем (i 4- 1)-й.
Вместе с тем изменение в какой-либо компоненте ьй системы
передается на другие компоненты быстрее, чем в (I 4- 1)-Й, сле-
довательно, прогиб формируется более оперативно в Лй струк-
туре, чем в (i 4- 1)-й-
В более специализированных, конвергентных системах, т. е.
системах, внутренние компоненты которых лучше взаимно адап-
тированы, прогноз формируется н реализуется быстрее, чем в ме-
нее специализированных системах.
Более специализированные системы нз-за большей крутизны
фронта характеристической кривой нх стратегии более успешное
функционируют в узком диапазоне изменений среды, чем менее
специализированные системы. В то же время более специализи-
рованные системы быстрее наращивают свою эффективность прн
небольших отклонениях среды, подавляя их, более активно адап-
тируя среду к себе, к своим интересам.
Таким образом, более высокая специализация структуры обе-
спечивает системе более высокую максимальную эффективность,
ио сужает интервал приемлемых изменений внешней среды, в ко-
тором стратегия может быть реализована с достаточно высокой
эффективностью. В живых системах более высокая специализа-
ция и эффективность достигаются за счет более стандартного,
рефлекторного, а потому и более быстрых формирования н реа-
лизации прогноза.
Это означает, что для более специализированных стратегий
характерны большие значения коэффициента рефлексии R =
— &F/&E, В процессе конвергенции по мере специализации
структуры повышается порог ее чувствительности AFmln» изме-
ряемый как минимальное значение фактора взаимной адаптации
(параметра субъективного отражения среды), при котором сн- j
стема «включает» свою активность: Fa nic < Fb miI1 < Fc тт
(рис. 6.2). Это важное онто- нли филогенетическое приобретение, 1
позволяющее индивиду фильтровать случайные небольшие обра-
тимые изменения среды и не реагировать иа ннх.
Однако при возникновении вначнмых отклонений среды более
специализированная структура благодаря более быстрой рефлек-
сии dF/dE и более крутому фронту характеристической кривой
быстрее наращивает свое воздействие на среду.
Крутизна фронта характеристической кривой ctS( определяется 1
для конвергентных специализированных структур как среднее 1
значение dQtldF в интервале Fr mln—Fi opt, а для дивергентных, ,
универсальных стратегий — в интервале Fr m)n—Ft*, где Ft* —
278
Рнс. 6.2. Динамика активности системы при трр.х стратегиях Sa, St>. So с воз-
растающей степенью их специализации при Faopt = ^"bopt— FCOpt
значение фактора, при котором нарастание эффективности стра-
тегии практически прекращается.
Трансформации возможны как при изменении Ft opt, так и
прн Fj opt =« const, т. e. при конвергенции.
Переход от Sa к St, н Sc (см. рис. 6.2) происходит с характер-
ными спадами эффективности, если каждая очередная структура
доводится до оптимума, а затем требуется снижение ее эффектив-
ности до трансформационного уровни и только после этого воз-
можен очередной эволюционный рост эффективности системы
Трансформационный период — это интервал времени, в кото-
рый система терпит убыток из-за временного снижения эффектив-
ности прн переходе от одной структуры-стратегии к другой. Он
включает в себя интервал времени от начала снижения эффектив-
ности (дивергенции 5() до момента, когда эффективность Qt-+i
новой структуры Si+1 будет не ниже первоначальной эффектив-
ности Q/a4 или достигнет тах < Q?a4.
Таким образом, трансформационный период ГТр складывается
из времени дивергенции Тt длительности АТ трансформа-
ционного плато (или ретрансформа пион и ого плато прн обратной
трансформации) н части периода конвергенции струк-
туры S(1.i- Уже в начале дивергенции структуры St в ее недрах
зарождается структура Sf+i, а затем могут возникнуть н зачатки
структуры Sf+a. Тогда система имеет признаки, общие для струк-
тур Sj, S/+1 и Sf+1. Поэтому в функционировании системы, имею-
279
щей структуру Sit может проявляться ие только соответствую-
щая ей стратегия ио и элементы стратегий 5(+1 и Sf+2
Если трубка разброса значений характеристической кривой
стратегии 5i+1 попадает в трубку характеристической кривой
стратегии St, то возможен самопроизвольный переход от страте-
гии Sf к стратегии Szu.
Точка пересечения линии минимальных значений S( и макси-
мальных значений Si+i соответствует минимальному значению
фактора F, при котором возможен захват стратегии 5/+1 систе-
мой, пользующейся стратегией Sb при условии изменении зна-
чений F в сторону увеличения так, что достигается F > Fi opt-
Когда структура сформирована, наращивание эффективности
путем соответствующего изменения F может происходить очень
быстро. Если прн F — Fn используется структура Sa, а имити-
руется (реализуется, моделируется) стратегия Sb, то Qb (Fn)
достигается за счет дополнительной активации (затрат энергии,
ресурсов).
Например, человек может читать текст объемом в Fn по бук-
вам, имея стратегию 5а, и достигать скорости, соответствующей
чтению по слогам, однако прн этом он будет испытывать очень
большое напряжение, существенно большее, чем если бы его
собственная структура деятельности была 5Ь, соответствующая
чтению по слогам.
Если фактор F изменится скачками от Ft Qpi до трансформа-
ционного значения Ft, ц-н), то трансформация St в невоз-
можна, поскольку в недрах S( ие произошло формирования S(+i.
Поэтому прн F - F((‘+-i)opt система может погибнуть, если
Qi fF<j । [j Opt I = 0.
Строго говоря, никогда нельзя изображать процесс обуче-
ния, эволюции, развития с уровня Qt = 0. Система ие может
ин существовать, ии трансформироваться при нулевой эффектив-
ности — она погибает, разваливается.
Прн Q/ 0 эффективность системы резко снижается Вся
ее активность, энергия тратится иа взаимную адаптацию внутрен-
них компонентов. При организации процессов трансформации
должна определяться н контролироваться скорость изменения
фактора F во время трансформационного периода, чтобы не про-
изошло срыва эффективности системы.
Степень соответствия структуры и стратегии (функции) си-
стемы существенно сказывается на работоспособности и произ-
водительности системы. Отличие формы динамической кривой от
статической зависит от скорости процесса изменения F (Т). Если
скорость F' (Г) очень мала, то процесс очень растянут во времени.
Если скорость F' (Т) очень велнка, то система ие формирует
новой структуры и практически не измеииется: Q (F) ~ Q =-=
— const. Должно быть такое значение F' (7), прн котором си-
стема формирует н трансформирует структуры максимально
280
быстро, но срывов не происходит. Такая «собственная» скорость
изменения системы должна дать идентичность кривых Q (F) и
Q (Г) за исключением трансформационных периодов (плато).
Тогда Q (Ft) = Q (TjFt). Необходимо подобрать F (Т) такое,
чтобы Q (Г) -+• Q (F). В некоторых случаях можно предположить,
что трансформационного плато нет: перестройка структуры про-
исходит путем закладки в ходе Qa (Т) основы структуры Qb или
Qc, так что при достижении Fab или Fac основа Sa или Sc уже
сформирована н далее происходит ее оптимизация.
Одиако, если Q (F) — Q (Т), то никакого выигрыша при Sa -*
-> Sc по сравнению с Sa Sc добиться нельзя, и время
любой трансформации -*• Si+n зависит только от Fh0H ЁНИч-
А это абсурд. Причем выигрыш может определяться тем, что
после трансформации Sa возможна дискретная динамика-
монотонный эволюционный процесс реализуется (аппроксими-
руется) ограниченным числом дискретных обучающих опытов,
частота которых должна оптимизироваться.
Разброс Qt (Fj) объясняется тем, что состав функциональной
системы ие постоянен: «периферийные» компоненты в одних слу-
чаях могут включаться в структуру, в других случаях — нет.
Если человек сосредоточен на достижении цели, мотивирован,
проявляет большую активность, то в функциональную систему
входит большее число компонентов, чем. при его индифферентном
отношении к решению задачи. Этим объясняются наличие «трубки»
разброса значений Qt (F;)t существенное изменение вида этой
функции применительно к одной и той же базовой структуре-
стратегии, варьирование формы характеристических кривых и
их разбросов («трубок») при нормативной реакции н повышенной
активности системы.
Наименее напряженная и наиболее эффективная по общему
объему работа выполняется при точной взаимной адаптации
структуры и функции: внутренних и внешних процессов взаим-
ной адаптации. Причем эволюции и трансформации всех адапта-
ционных процессов должны носить непрерывный или квазине-
прерывнын (без срывов эффективности) характер.
Минимальная длительность плато S( определяется иа основа-
нии опенки следующих показателей:
стабильности Qa, оцениваемой дисперсией при <Тр( > о*
(где о* — заданная инжияя граница стабильности) стабилиза-
цию продолжают до достижения <Jqz о*;
длительности ретрансформацноииого плато. Повторение пря-
мых и обратных трансформаций дает постепенное сокращение
длительности трансформационных периодов. Полное научение
достигается, когда длительности трансформационного и ретраис-
формациоииого плато стабилизируются. При этом интервалы
между повторениями должны быть достаточно малы для преду-
преждения угасания навыков применения определенной (или
281
каждой) стратегии, если она применяется не постоянно, т. е.
является резервной.
Решающую роль в скорости перехода от стратегии I к стра-
тегии i ± п играют такие факторы, как четкость и устойчивость
психологической модели стратегии I ± п; длительность беспре-
рывного применения стратегии / без переходов иа другие стра-
тегии; интервал между стратегиями I и i ± п по ведущим факто-
рам н критериям сложности; число п промежуточных страте-
гий; число стратегий (особенно из п промежуточных), которые
в индивидуальном прогнозе представляются субъективно более
вероятными, чем стратегия l‘t наличие доминантной стратегии,
имеющей особенно высокую субъективную вероятность, достаточ-
ную для ее абсолютного приоритета (для случаев доминантной
стратегии I, i ± п и др.).
Если принять, что некоторая стратегия Sf может реализо-
ваться с помощью четырех разных тактик Т\, 71}1, Tj11 н 7’Jv,
характеристические кривые которых составляют единое семей-
ство — они вложены друг в друга (самая дивергентная Т\ и
самая конвергентная Tjv), то процесс конвергенции содержит
некий важный парадокс: если конвергенция происходит так,
что каждая очередная тактика т{ полностью оптимизируется
то скажем, из оптимума 71/ переход к Т™ связан с меньшим па-
дением эффективности, чем переход к Т\1 или 71'". Таким образом,
последовательность реализации тактик прн конвергенции (опти-
мизации) стратегии существенно сказывается на затратах времени
и ресурсов. Стратегическая перестройка должна специально
планироваться для минимизации всех видов затрат до достиже-
ния синхронизации новой структуры.
Процессы синхронизации структур, В синхронизированной
структуре <S( запас возможностей взаимной адаптации компо-
нентов исчерпан Достижение такого состояния возможно только
при F ~ Fioyi — const, причем длительность сохранения по-
стои иного значения F для синхронизации компонентов должна
быть достаточной с учетом инерционности данной системы. Идеально
синхронизированная система имеет точечный интервал ЛЕ, дей-
ствует с максимальной эффективностью, однако даже прн незна-
чительном изменении F она не может днвергировать в более уни-
версальную. Синхронизированная структура практически ие
поддается дальнейшей конвергенции, поэтому она соответствует
наибольшей достижимой степени взаимной адаптации внутрен-
них компонентов данной системы.
Синхронизированной структуре соответствует такая характе-
ристическая кривая, которая является внутренней среди всех
вложенных характеристических кривых семейства специализи-
рованных структур данного уровня при постоянном составе ком-
понентов системы. Синхронизация выражается в выработке одно-
направленности функционирования сходных компонентов, упо-
282
доблении их характеристик, а главное, в определении стратегией
взаимной адаптации между собой и с внешней средой.
Синхронизироваться могут и независимые объекты, системы,
если в итоге они обладают тождественными характеристиками
внутреннего и внешнего процессов взаимной адаптации.
Если при незначительных отклонениях F от существующего
значения Ff а сторону увеличения н уменьшения эффективность
системы заметно снижается, это значит, что структура практи-
чески сннхроннэирована и резервы повышения эффективности
системы за счет синхронизации существующей ее структуры
исчерпаны. Повышение эффективности системы возможно только
прн условии трансформации структуры системы.
Существование синхронизированных систем возможно только
при стабильной среде, в том числе за счет интенсивного воздей-
ствии на нее синхронизированных систем. Иначе говоря, в слу-
чае синхронизированных систем адаптация имеет практически
односторонний характер - сама система изменяться не может и
приемлет только определенные параметры среды, т, е. стабильные
параметры среды. Именно в целях стабилизации параметров среды
люди объединяются, с тем чтобы иметь большие общие ресурсы
для отпора врагу, строительства жилищ, пошива одежды и обуви
и т, д Человеческое общество возникло и развивается как сред-
ство совместного достижения людьми наиболее благоприятных
для них, стабильных условий среды. В связи с такой появившейся
исключительной возможностью стабилизации среды биологи-
ческая структура человека конвергировала, синхронизировалась
и прекратила в основном свое морфологическое развитие. Вопросы
синхронизации людей в обществе, роль таких «центров синхро-
низации», как наука, литература, искусство требуют особого
рассмотрения. Синхронизация большого числа индивидов в при-
роде и обществе облегчает совместное прогнозирование динамики
среды и еще в большей степени — парирование, предупреждение,
подавление такой динамики объединенными усилиями.
Синхронизированную систему отмечает минимальная слож-
ность. Это ие только очевидно из того, что эффективность ее мак-
симальная, но н из соображений однонаправленности всех ком-
понентов системы, наибольшей степени их взаимной адаптнро-
ваииости, что делает закономерность нх связей между собой наибо-
лее четкой, ясной, однозначной Очевидно, что число координат,
необходимых для описания положений однонаправленных ору-
дий, подчиняющихся общей команде, существенно меньше, чем
того же числа орудий, каждое из которых ориентируется само-
стоятельно, независимо от других. Синхронизация и, следова-
тельно, наивысшая специализация структуры, обеспечивающая
максимальную эффективность, обуславливает снижение актив-
ности живой системы при стабильной среде. Достаточно сравнить
активность, скорость реакции, подвижность, ареал расселения
животных, как эндемиков, так и широкораспространенных.
283
Эндемики, т. е. животные, имеющие очень ограниченный ареал
расселения, напрямер, ленивцы, коалы, панды, отличаются мед-
лительностью, низкой скоростью реакции. В то же время жчвот-
иые, распространенные широко, отличаются активностью, боль-
шим диапазоном изменения функциональных состояний организ-
мов, индивидуальной изменчивостью
Необходимо, однако, учесть, что факторов среды может- быть
Много н все они по-разному воздействуют иа живую систему
р зависимости от их относительной значимости, изменчивости
я т д.
Предположим, что оператор управляет’ объектом, а в это время
среда, в которой он находится, наменяет свои параметры (осве-
щенность, шум). Вопрос в том, каи при разных условиях, пото-
ках сигналов, параметрах системы отображения информации
ровлияет динамика внешней среды на эффективность деятельности
человека?
Система, синхронизированная яа определенном (ведущем)
факторе F взаимной адаптации, снижает свою чувствительность
X изменению других факторов взаимной адаптации. Эксперименты
доказали, что есля Ft — Ft ор1, то наблюдается явление гинер-
'стабнльиостн 1161.
6.2. ДЕСИНХРОНИЗАЦИЯ И ДИВЕРГЕНЦИЯ
структур систем
Существование любой системы - это беспрерывный процесс
взаимной адаптации ее компонентов между собой я системы в це-
лом с внешней средой, поэтому синхронизированная система
не может долго находиться в таком состоянии: в результате борьбы
против дянамикн среды, колебаний параметров ее внутренних
компонентов, истощения нх ресурсов начинается процесс сниже-
ния степени нх взаимной адаптированное™ друг с другом. Воз-
никает процесс десиихронизацни, а затем и более интенсивной
дивергенции. Структура из ВьгсокоспецнализированиоЙ перехо-
дит в специализированную, а затеи н в дивергентную.
Всеобщий закон, верный для технических, живых систем и
для человеческого общества, состоят в том, что если прекрати-
лись процессы синхронизации, роста эффективности системы, то
вследствие динамичности среды н внутренних компонентов си-
стемы начинают превалировать и с нарастающей скоростью раз-
виваться процессы десинхронязацяи компонентов и дивертеиции
структуры системы в целом. Подобные процессы составляют суть
кризисных явлений, которые проявляются в природе, обществе,
науке, технике Из развиваемой нами трансформационной тео-
рии динамики систем следует, что процессы деснихроинзапяи и
дивергенции так же необходимы системе в ее развитии, как и
процессы конвергенции и синхронизации. Ибо дивергенция струк-
туры системы является условием выживания системы при зиа-
284
Рис 6.3 Диалектика развития (смена эволюции и трансформации, чередования
процессов конвергенции, сьихронизации, десинлронизяции и дивергенции)
1—6 — эволюции S (/ — конвергенция Т^]’> ? - травгфориацня Та\ в 3 — кон-
вергенция Та\, 4 — трав''формация Гй] в Тд]’ 5 — конвергенция Гдц 6' -- си неровное-
• W W
дня St. 6 — плцго S 6 — деианхроннзицкя S,), 7 — дивергенция Taj;8 трансфер
маци* ГО1 в Тау, 9 — дкьергенцхя Tai: 10 — чрансфориация Та\ в Toj'. И — диверген-
ция raj; 12 — трансформация Го] в Тд2 н ооогъет^гвендо St в $*> 13—18 — повторяют
/ — в, но для S» (та2, ГД2. Гдз)
чительиом отклонении условии существования системы от преж-
них, оптимальных., поскольку дивер1енции, хоть н означает сни-
жение эффективности системы, ио одновременно делает систему
более универсальной. При этом дивер1енция структуры готовит
условия для трансформации данной структуры в другую, более
адекватную новым параметрам среды, позволяющую при даль-
нейшем развитии новой структуры достигнуть ее конвергенции
и синхронизации эффективности, существенно более высокой, чем
при прежней структуре.
Динамика процесса развита системы, заключающаяся в смене
эволюционных и трансформационных фаз, в чередовании про-
цессов конвергенции, синхронизации, десинхроннзации и дивер-
генции показана иа рис. 6.3.
Синхронный вариант Та\ структуры St не ассоциирован ии
с одним из вариантов структуры Ss (рнс. 6.3), поэтому трансформа-
ция Tai в S2 невозможна. Если бы ие было процессов десиихро-
низацви и дивергенции, то, сохранив Та1, синхронную T~i при
изменении F от Fy до Fit система бы погибла, поскольку оче-
видно, что Qi (Fa) — 0. Если система, находящаяся в состоя-
нии ТЯ1, десинхронизируется до Tai, то возможна трансформа-
ция Tai в Та2, ио при очень низкой эффективности Qi,2, близкой
нулю. Иначе говоря, трансформация Sx в S3 путем преобразова-
ния Т'а\ в Та2 связана с практически полным развалом системы,
285
чреватым ее гибелью. Этот вариант можно назвать трансформа-
цией через хаос. Именно так происходят кризисы в капиталисти-
ческой экономике: дивергенции и трансформации экономики
при этом никем ие контролируются, пе планируются, ие органи-
зуются. Нобелевский лауреат И. Пригожин [66], на паш взгляд,
ошибочно считает, что трансформации во всех системах возможны
только как результат спонтанных процессов организации в усло-
виях хаоса.
Существуют варианты структур Sj. и S2 системы, а именно
Т'а\ и Т’а^ (заметим, наиболее дивергентные в семействах такти-
ческих структур Tai и Т'2), трансформационные переходы между
которыми могут происходить без катастрофического падения
эффективности: CJi',2 > 01,2, 01,2 'Л> 0 (см. рис. 6.3).
Таким образом, для трансформации структуры 8Л системы
в структуру 8а, удаленную от иее по оптимальному значению
фактора взаимной адаптации со средой (Flopt /ЧоР*)> необхо-
димо найти такие достаточно сильно дивергированные варианты
Si н S2, трансформация между которыми возможна иа приемле-
мом уровне эффективности Qlt2. Данное утверждение может слу-
жить правилом трансформационной дивергенции,
В тех системах, которые имеют централизованное управле-
ние, дивергенция при подготовке системы к трансформации мо-
жет носить целенаправленный, дозированный характер.
Возникновение и быстрое протекание процессов дивергенции
компонентов структуры в случае резкого изменения параметров
среды освоено живыми системами как универсальная реакция,
названная Г. Селье стрессом. Стресс, как и любая дивергенция
структуры системы, существенно расширяет диапазон приемле-
мых для выживания условий среды, ио за счет снижения ее эффек-
тивности. При стрессе резко возрастают возможности трансформа-
ции организмов, в том числе не только иа социальном и психо-
логическом. уровнях, но даже иа генетическом уровне, что приво-
дит к учащению мутаций [7]. Социально-политическая дивер-
генция общества («социальный стресс»), обязательно предшествую-
щая революции, порождает особое разнообразие форм социаль-
ного поведения (в том числе противоправного), исключительно
интенсивные творческие поиски и выражения прогнозов, отли-
чающиеся огромным разбросом направлений. Предреволюцион-
ная дивергенция сказывается в быстрой и частой смеие иерархи-
ческих структур общества, социального положения человека,
когда от славы до плахи или гильотины бывает один шаг.
Без временной дезорганизации структуры системы вообще
невозможна была бы ее революционная трансформация, а без
интенсивных поисков, решительных проб и ошибок, а главное,
без управления этим процессом иа основании прогноза требуемой,
перспективной структуры, революционная дивергенция может
превратиться в кризисный хаос и закончиться возвратом к преж-
286
рас 6 4 Характеристические кривые
универсальной (Qo) и специализиро-
ванной (Qt) стратегий:
р - фактор эффекян виоати дея*едькоа*н
ней структуре в несколько об-
новленном варианте, пригодном
до следующей дивергенции.
Рассмотрим вопрос о влия-
нии специализации стратегии
системы и стресса как фактора
цеспециалвзации, универсали-
зации на эффективность ра
боты человека при изменении фактора сложности.
Пусть ф0 - • кривая эффективности работы человека при реа-
лизации базовой, универсальной стратегии поведения SQ (рис. 6.4).
После некоторого периода освоения специальности Sj кривая
эффективности работы человека примет вид фг
Допустим, человек, пользуясь специализированной страте-
гией .$!, при значении фактора сложности Fx достигает значе-
ния эффективности Q*. Затем фактор F изменяется от до
соответственно эффективность снижается от ф^ до ф?. Такое изме-
нение может и меть ряд последствий.
1. Человек может считать посильным для себя такое воздей-
ствие на условия, что значение фактора сложности вернется к зна-
чению и Q[ будет восстановлена на оптимальном уровне фь
При этом у человека возникает состояние напряженности, спо-
собствующее более активному влиянию на окружающие условия
и их приведению в соответствие значению параметра Flt Стра-
тегия поведения Sx не изменяется.
2. Если условия изменились, по не в сторону а, скажем,
но уровня, соответствующего F4, то, сохраняя специализирован-
ную стратегию Sj, деятельность человека достигнет эффектив-
ности фь которая ниже минимально допустимого значения Qmttl.
Следовательно, произойдет срыв адаптации человека со средой;
если это касается условий труда, го произойдет срыв деятельности.
Такой срыв особенно губителен, поскольку человек был настроен
на возврат к максимальной эффективности применения профес-
сиональной стратегии \ с сохранением соответствующей ей
структуры, а вместо этого возникли условия, при которых эта
стратегия крайне ие эффективна.
Срыв деятельности оператора может быть чреват очень серьез-
ными последствиями и лнчио для оператора, и для управляемой
им системы. Сознание этого может парализовать активность чело-
века, лишить его возможности мобилизоваться, перестроиться,
найти пути решения задачи. Многие подобные случаи известны
на примере труда операторов энергетических объектов, авиа-
ционных и железнодорожных диспетчеров и т. д.
287
3. Человек может прогнозировать дальнейшее изменение усло-
вий и возможность изменения фактора сложности до значения F4.
Соответственно прогноз укажет на возможность срыва деятель-
ности при Е4.
В этом случае в соответствии Qi у человека возникает стресс,
который приведет к смене специализированной стратегии Sj
иа базовую филогенетическую или индивидуально наиболее при-
вычную и простую универсальную стратегию So. В этом случае
при постоянном F — Еа эффективность поведения человека сни-
зится от Qi до Qo- Если F в дальнейшем действительно будет изме-
няться от до Fi, то эффективность за счет применения универ-
сальной стратегии с очень пологой кривой эффективности
при F\ будет равна Qj, причем Qo > Оь
Если же F останется постоянным на уровне Fa или тем более
возвратится к значению Flt то человек в состоянии стресса и
десиециализации поведения значительно потеряет в эффектив-
ности: Qj. Однако потеря в эффективности в этом случае
значительно менее опасна, чем при сохранении специализирован-
ной стратегии Sj при F4, когда происходит срыв и система ие вы-
живает.
Переход от спокойствия и самоуверенности к стрессу и не-
уверенности, отказ от заранее заученной схемы действий, приня-
того решения часто бывает единственным способом спасти систему,
найти более адекватное решение. Уверенные, спокойные, реши-
тельные, строго следующие априорным принципам и ранее при-
нятым решениям людей обычно очень эффективно действуют
в сравнительно узком диапазоне условий, вблизи оптимума их
специализированной стратегии. Возникновение условий, требую-
щих изменения стратегии, способа действий, отказа от ранее
принятого решения иногда, к сожалению, ие выводит их из рав-
новесия, не повергает в стресс, они продолжают придерживаться
специфической, неизменной стратегии и приводят систему к ги-
бели. Множество таких примеров анает и военная история, и
статистика аварий в транспортных, энергетических, технологи-
ческих системах. Остановимся коротко на нескольких психологи-
ческих аспектах подобных явлений.
Рассмотрим случай, когда человек кроме филогенетической,
базовой, неспецифической стратегии So освоит еще две специали-
зированные стратегии Si и S2. Изменение эффективности этих
стратегий Qo, Qx и Q2 показано иа рис. 6.5. Допустим, человек
реализует Sj при F ~ с эффективностью Qimax. Затем F изме-
няется до значения F2. Если человек своевременно спрогнозиро-
вал дальнейшее изменение значения F до Г8 и F4, то прогнозиро-
вание соответствующих значений эффективности его поведения
при неизменной стратегии Si соответственно до Q? и Qf, таких,
что Qmin > Qi > Q*, вызовет у человека стресс ввиду опасности
срыва. Стресс приведет при F -= Ft к смеие структур со специа-
288
Рис. 6,5. Эффективность универсальной (Qo) и двух специализированных (Qj
и Qs) стратегий как функция условий (А) я времени (Г)
лизированной Si на неспециализированную So с эффективностью
Фо,2 Ф1.2-
Бесспорно, более рациональный переход от к So может
быть осуществлен не прн F2, а при Fli0 — в трансформационной
точке, общей для So и Si. Одпако опасность состоит в том, что
в области значений Flt0 кривая (?i снижается очень круто. При
быстром изменении F в сторону Fg возникает опасность срыва
поведения, поскольку времени на трансформацию Si в So может
оказаться недостаточно. Тогда, ие успев изменить Si па So, че-
ловек проскочит минимально допустимый уровень Фтш и по-
терпит аварию.
Впрочем, динамические изменения стратегий эволюционного
и трансформационного характера при стрессе и в отсутствие та-
кового еще предстоит исследовать, и задача эта представляется
весьма сложной.
В правой части рис. 6.5 показана динамика эффективности
работы человека. В момент Т9 эффективность = Qw, она мак-
симальна. В связи с изменением F до значения эффективность
к моменту 7\ экспоненциально снижается до а далее изме-
няется в зависимости от стресса (перехода к So), Возможна транс-
формация Sx в So и далее в S3 нли непосредственно от к
либо вообще отсутствие трансформации Sl( что приводит после 7\
к особенно низким результатам.
Из рассмотренного примера видно, что в реальной практи-
ческой деятельности человек должен иметь определенный доста-
точный набор специализированных стратегий, своевременно
трансформировать Их, а сталкиваясь с ситуацией, когда ни одна
из специализированных стратегий не эффективна, вовремя отка-
заться от них, перейти к поисковой, неспециализированной (стрес-
совой) стратегии, чтобы найти нестандартное решение в возник-
шей ситуации.
Ю Вейда В. Ф. 289
IK сожалению, известно множество случаев, когда трансфор-
мации специализированных стратегий посредством базовых ди-
вергентных структур, т. е. через стресс, эволюционно обосно-
ваны, они более экономичны, обычно сопровождаются меньшими
снижением эффективности и потерями времени, сокращением
числа трансформаций.
Стресс — это явление десиихроиизации, дивергенции, частич-
ной дезинтеграции организма, возникающее, когда индивид или
популяция обнаруживают, что применяемая стратегия взаимной
адаптации со средой неэффективна н ее необходимо быстро ме-
нять на другую, но которая может быть и неизвестна.
Стресс — это во многих случаях практически мгновенное,
безынерционное изменение структуры — переход от специали-
зированного к неспециализированному состоянию.
Стресс является весьма эффективным «изобретением» природы,
которое необходимо научиться целенаправленно применять
в практике системы оперативного управления, творческих кол-
лективов мозгового «штурма», гибридного интеллекта и т. п.
Важной отличительной чертой природных базовых дивергент-
ных структур является то, что характеристические кривые функ-
ционирования таких структур пересекается с большим числом
характеристических кривых специализированных структур, при-
чем с каждой в двух точках, что делает возможными быстрые
трансформации в стороны увеличения и уменьшения значений
фактора F взаимной адаптации со средой.
Конвергентные стратегии, созданные н освоенные ранее,
жестко навязываются всем как апробированные без учета новых
условий. Необходимым диалектическим условием поискв, про-
гноза, творчества, революционных перестроек является готов-
ность отойти от конвергентных стратегий, даже если такой отход
сулит большие временные потери, снижение эффективности.
Отход от освоенных стратегий знаменует собой начало поиска.
Это необходимое, но недостаточное условие проявления твор-
ческих способностей. Достаточным является умение найти но-
вую стратегию. Смелость поиска может быть измерена амплиту-
дой отклонений от оптимума конвергентной стратегии. Творче-
ский поиск сродни отсутствию профессионализма, поскольку
он проявляется в нестабильности показателей, дивергентном
поведении.
Главное свойство и назначение психологии людей состоит в воз-
можности ускоренного проигрывания наблюдаемых объективных
процессов. Создаваемый таким образом прогноз может периоди-
чески проверяться, дополняться поисками, пробами, ошибками.
Постижение нового, в частности при обучении, обычно происхо-
дит постепенно, с возвратами, повторениями, взлетами и паде-
ниями. Такой процесс, обязательно включающий в себя этапы
дивергенции и трансформации, описывается волнообразной кри-
290 ‘
вой» которая представляет собой результат наложения мыслил
процессов.
Развитие, мышление, прогнозирование, обучение, даже н рам-
ках освоения одной стратегии, — это процесс ие однонаправлен-
ный, а поисковый, G реверсными компонентами: движением не
только в сторону оптимума, но временами и прочь от него, в част-
ности, когда обучаемый проявляет инициативу, старается преодо-
леть какое-либо затруднение или в соответствии с учебной про-
граммой переходит к новой стратегия деятельности.
Кривая развития обучения, как правило, не может быть
сплошной — мы измеряем контролируемый показатель в дискрет-
ные моменты. Формально мы не имеем права соединять точки кри-
вой обучения, поскольку мы контролируем показатель не непре-
рывно. Однако это соединение имеет смысл — оно отражает общую
тенденцию, позволяет строить ориентированный прогноз дальней-
шего течения прогресса, объяснять творческие акты. Чем более
творческий человек, тем шире и продуктивней его результаты.
Человек может мысленно (в том числе, конечно, и подсознательно)
пройти путь от примерного, неоптимального владения начальной
структурой Si к хорошему пониманию новой структуры S2.
Если внешние компоненты такого прогресса свернуты — нет
попыток, нет поиска, да если еще процесс происходит в основном
подсознательно (так что он скрыт не только от контроля окру-
жающих, но и от самого субъекта), то результат — переход сразу
на оптимум стратегии S2 — воспринимается всеми как «божий
дар» и загадочное «озарение». В этом случае контроль творческого
процесса происходит лишь в отдельных точках, и кажется, что
нет никакой последовательности эволюций н трансформаций
структур, а есть продолжительные застои и внезапные скачки.
На самом деле процесс носнт строго последовательный характер,
однако способность мозга в сильной степени ускорять модельное
протекание процесса н делать это скрыто приводит к тому, что
одинаковые результаты замера критерия эффективности можно
неверно трактовать как застой или большую разность двух после-
довательных замеров — как внезапный скачок.
Экспоненциальное изменение показателей прн постепенном
изменении фактора объясняется инерционностью систем, посте-
пенностью изменений их структур Скорость конвергенции, ди-
вергенции, трансформации зависит от динамичности системы,
Скорости изменения фактора F, от наличия в памяти системы мо-
делей структур и переходов к ним. Максимальная эффективность
(высота «плато») зависит от наибольшей достижимой степени
взаимной адаптации синхронизации компонентов системы.
Обучение может иметь две основные тенденции: первая, глав-
ная - - это формирование структуры-стратегии, позволяющей ре-
шать новые задачи; вторая — конвергенция структуры, повы-
шение эффективности решения известных задач. Первая тенден-
ция связана с освоением нового диапазона значений факторов
10'
291
гмйимнии йдацмции си средин и нивми икл нею вуклцеи этому
диапазону структуры-стратегии. При этом происходит трансфор-
мация одной (или набора) из имеющихся структур-стратегий
в новую. Вследствие этого такой тип обучения может быть назван
трансформационным обучением.
Если совершенствование имеющейся структуры-стратегии при-
водит к освоению дополнительного интервала значений фактора
взаимной адаптации со средой, то такой процесс называется эво-
люционным обучением.
Эволюционное обучение описывается экспонентой и является
по своей сути конвергентным. Иногда оно описывается набором
экспонент, число которых соответствует числу подструктур —
тактик данной конвергируемой структуры-стратегии. Экспо-
ненты соединяются участками перегибов или плато.
Процессы эволюции и трансформации структуры, в том числе
мыслительных, всегда связаны с затратами времени; нет мгно-
венных ассоциаций, озарений. Даже на уровне атома трансформа-
ция структуры требует некоторого времени В радиотехнике,
электронике, теории автоматического регулирования детально
исследуются переходные процессы в объектах, имеющие постоян-
ные времени, измеряемые секундами и долями секунды.
Учитывая динамические свойства системы, нельзя форсиро-
вать переход к новой стратегии функционирования, если не осу-
ществлена соответствующая трансформация структур. Иначе это
приведет к тому, что старая структура, не успев трансформиро-
ваться, будет функционировать в новых условиях, которые для
лее неадекватны или даже губительны. Опасность того, что
желаемое выдают за действительное, обычно кроется в предполо-
жении, что трансформация структур завершена, когда она еще
ие окончена. Причем задержка трансформации, уклонение от
нее происходит из-за боязни временного значительного падения
эффективности, причем па достаточное для трансформации время
и тем более глубокого, чем дальше от существующей и перспектив-
ней по последующему потенциальному повышению эффектив-
ности является новая, перестроенная, структура.
Необходимо подчеркнуть, что при трансформации, перестройке
структур их эффективности ие складываются, в то время как при
надстроечных видах прогресса эффективности структур адди-
тивны, поскольку увеличивается состав компонентов системы.
Время, затрачиваемое иа каждую трансформацию 5Л в S&,
может быть уменьшено за счет повторения трансформаций, однако
оно никогда не может быть сведено к нулю. Минимальное время
трансформаций So вЗь н обратно яиляется фундаментальной ха-
рактеристикой системы, проявление которой зависит от типа Sn
и 5ь, состояния системы и других факторов.
В качестве примера можно привести обучение человека спринтерскому
бегу с оценкой максимально возможной скорости или максимально возможной
частоты шагов при беге. Пусть So — шаг толчком левой ноги, Sj> — шаг толчком
292
Рис. 6.6. Необходимые дополнительные затраты для организации трансформации
без падения эффективности
пэавой, Спортивным тренерам известно, что максимальная частота шагов яв-
ляется индивидуальной характеристикой бегуна-спринтера и практически не
поддастся изменению в ходе тренировок. Таким образом, никакого числа трени-
ровок не хватит, чтобы свести к нулю время трансформации структур-стратегий
организма бегуна, соответствующих толчкам левой и правой ног.
И все же для многих структур-стратегий, особенно таких
сложных, как управление объектом в разных регионах (в том
числе нормальном и аварийном состояниях), развертывание к бою
воинского подразделения, находившегося до этого на отдыхе,
время трансформации может быть в ходе тренировок сокращено
весьма значительно.
Трансформационная динамика систем, даже прн переходе
между дальними структурами, может быть организована без па-
дений эффективности, если на систему осуществляется дозирован-
ное воздействие с интенсивностью, соответствующей разности
Qi max — Qi (рис. 6.6). Заштрихованная область отражает размеры
потребностей в дополнительных ресурсах (затратах, увеличе-
нии численности работников, их индивидуальной активности).
Варианты трансформаций между тремя структурами Sa,
Sh и 8С и соответствующие нм изменения эффективности системы
показаны па рис. 6.7. Статические параметры эффективности прн
последовательном освоении Sa, Зь, 8С:
г,
AQ.(F,-F») = (<21~Qo)(f.-/?o) f <2.^;
Pi
= - f Qi>dF; ... .
F, . .
F.
A<2«(f. - «2.- Qs) (Л - fe) - f <2edF.'
Ж
Рис. 6.7. Соотношение потерь и прибылей при разных траекториях трансфор
маций
1
i
1
I
i
i
Статические параметры эффективности при трансформации
5а 5С:
Д<2» (Fo - Fs) = (Qt - Qo)(Fo - Fo) -- j QadF;
Ft
Ft
AQo (Fo - Fs) = (Qo - Qo) (F, - F.) - J Qc dF.
Динамические параметры эффективности при трансформа- :
циях Sa -* Sc: j
т, I
J /’ ' &Qa tb) — (Qa — Qo) (Тз To) — J Qe dT; |
r, I
AQ?«) - Wo-QoHTo-To) - jQbdT? ?
T>
'• ; Д<2Ь>с = (<2.-<2.)(Г,-Г,) - |dT;
- - - f,
AQafic " Qa (M + 4 (c) 1^1 c- {
Динамические параметры эффективности прй трансформации
Sa^Sc: - i
7\ В
Al Qi (.F-= «2а —6 -,Г.) - f Q^gT; |
де 1
Q?a> t = (Qa - Qs) (Tj - T6) - f Qt dT;
Qac = Qa (c) + Q?a) с»
AQf ~ Q$bc — Qmc — Qa (6) + Qa (&) c + Qf6) c _ Qa (c) — Qfa) c-
Подставляя значения всех Q?/, можно определить AQf-
Другой путь виден непосредственно иа рис. 6-7:
г, т т, т.
Д<Й- \QadT J QbdT+ \QcdT — j QadT -
Т, Tt T, Г,
Z, Tt Zj z, z,
= jQ.(6|dr+ I'cMT : J Q<6)edZ — J<2<,<c)dT-jQ(«)cdT.
t’2 A r« z; A
В случае, если сумма первых трех членов превышает сумму
оставшихся двух, это означает, что суммарные энергетические
затраты на обучение по траектории Sa 8Ь -* Sc меньше, чем
по траектории Sa 86. В зависимости от соотношения Тд и Тд
(Тд > Тд илн Тд < Тд) решается вопрос об относительных затра-
тах времени на эти два варианта процессов обучения. Если воз-
можно постепенное надстроечное введение новой структуры 8Ь
(рис. 6.8) как дополнения к структуре Sa, то собственная эффек-
тивность структуры Sa будет дополнена эффективностью струк-
туры 8ь, так что сннжевне результирующей эффективности си-
стемы в период трансформации будет значительно меньше по
сравнению с трансформацией прн несовместных, раздельных
структурах.
Таким образом, необходимо различать процессы трансформа-
ции совместных и несовместных структур-стратегий. Первый
тип —• совместные, нли надстроечные, трансформации - - харак-
теризуется сложением частных эффективностей структур-страте-
гии. с*тот елучаи являетея частным вариантом надстроечного про-
гресса. Пример совместной трансформации — процесс обучения
человека чтению: человек, читающий по буквам, может начинать
связывать некоторые буквы в слоги (а затем даже и в слова), хотя
ведущей стратегией может оставаться чтение по буквам до F =- Fs
(см. рис. 6.8). При F3 < F < F4 стратегия 8О перестает быть
ведущей, хотя н продолжает вносить свою лепту в достижение
эффективности чтения. Прн F4 эффективность Qa обращается
в нуль, и вся эффективность деятельности человека обеспечивается
стратегией S&, оптимум эффективности которой достигается при
F - Л.
Кривая обучения, показанная на рнс. 6.8, имеет следующие
особенные точки:
Qi в момент 7\ равна максимуму эффективности стратегии 8а;
Q3 в момент Т3 соответствует моменту начала дополнения эффек-
тивности, обеспечивающей 8О, эффективностью Sb;
QB в момент Т3 равна сумме эффективности 8а при F — Fa
и Sb при F F8, поскольку Qa (F8) = Qb (F8), то Q8 2Qa
= 2Q>;
Q4 в момент T4 равна собственной эффективности стратегии Sb
прн F ~ F4.
В момент Т4 заканчивается период Ts—Т4, когда стратегии 8а
и Sb используются совместно, после завершения которого исполь-
зуется только Sb; если в момент Т2 падение эффективности сме-
няется ее повышением, меняется знак производной dQ/dT с ми-
нуса в интервале 7\—на плюс в интервале Необходимо
оговориться, что знак производной dQjdT в разных интервалах
зависит от скорости снижения Qe и повышения Q6.
На рис. 6.8 показан случай, когда в факторном интервале
Fa—FB выполняется неравенство | dQa/dF\ > | dQb/dF\, вслед-
ствие чего во временном интервале Т3— Т9 эффективность Q по-
вышается .
Если бы в этом интервале выполнялось условие \dQa/dF\ >
>\dQb/dF\, т. е. снижение Qa происходило бы быстрее, чем воз-
растание Qb, то общая эффективность системы Q — Qq 4- Qb
в интервале Т2—Т3 продолжала бы снижаться, хотя и менее бы-
стро, чем в интервале
Нетрудно представить частный случай, прн котором в фактор-
ном интервале Fa—Fs выполняется равенство \dQa/dF\ —
= ) dQb/dF\; тогда во временном интервале Т3—Т3 эффектив-
ность системы в целом Q ~ const — Qa (Fs).
Аналогично должен решаться вопрос о динамике эффектив-
ности системы Q (Т) в интервале Т9—Т4. Здесь также воз-
можно снижение Q при \ dQa/dF\ >\dQb/dF\, повышение Q при
\dQa/dF\ < |dQJdF| и сохранение Q = const при |dQ0/dF| =
- !dWF\.
Допущение о возможности совместных структур-стратегий
противоречит закону о трансформациях. Такое допущение право-
196
мерио только для многоструктурных систем, т. е. таких систем,
которые могут одновременно иметь ряд различных структур, су-
ществующих и работающих независимо.
Например, технологическое производство может перестраи-
ваться так, что часть прежнего оборудования Sa продолжает ра-
ботать в то время, как постепенно станки типа Sa заменяются
станками
В обозначениях, принятых на рис. 6.8 и введенных выше
в тексте, интерпретация данного примера будет следующая.
Допустим, Fi—требуемое качество продукции в момент 7\.
При Tt возрастает требование к качеству и точности продукции,
производимой данным технологическим комплексом, вследствие
чего во временном интервале 7\—7\ и факторном интервале Ft—Ft
снижается производительность комплекса.
При требовании к точности F = Ft начинается введение но-
вых станков типа St>, производительность которых добавляется
к производительности старых станков типа Sa.
При обычно рассматриваемых нами несовместных структурах
важно проводить количественное сравнение траекторий надстройки
управления или модернизации оборудования Sa —► S& -> Sc и
Sa Se по длительности выхода на уровень относительных
затрат и прибылей (см. рис. 6.7).
При повышении активности исполнителей, а следовательно,
и всей системы народного хозяйства эффективность Qb может опи-
вываться разными характеристическими кривыми, причем при
трансформации Qa в спада вообще может ие происходить.
Таким образом, даже при постоянстве состава компонентов
системы, если их активность изменяется, нарушается пра-
вило постоянства интегральной эффективности:
р
. I i ПИХ :
j QtdF^= const.
min
Впрочем, если энергетические характеристики активности
компонентов и системы в целом изменяются, то вполне логично
считать, что изменился и состав компонентов системы.
Таким образом, происходящая перестройка общества может
рассматриваться не только как изменение структуры системы, но
и состава ее компонентов, иначе говоря, возникает новая система.
Интегральная эффективность системы выраженная как
j Qi dF, — это характеристика состава компонентов системы
и их энергетического потенциала. Возможно
если состав компонентов системы или их энергетический потен-
циал при структуре Sc больше, чем при структуре Sa (см. рис. 6.7).
Например, в процессе обучения человека в формируемые
структуры деятельности могут вовлекаться и конвергировать все
297
новые и новые компоненты, в частности, нейроны головного мозга
и связи между ними.
Интегральная эффективность системы не может быть больше
суммы интегральных эффективностей входящих в иее компонентов.
Максимальная интегральная эффективность системы равна
сумме интегральных эффективностей входящих в Нее компонентов.
Никакая трансформация (перестройка) структуры системы не
увеличивает интегральную эффективность системы, поскольку
все структуры системы при постоянном ее составе равны
между собой по этому показателю.
Структуры могут существенно различаться по ширине интер-
вала, средней и максимальной эффективности по разным крите-
риям и факторам взаимной адаптации со средой. Если цель пред-
ставить интервалом требуемых значений критерия эффектив-
ности Q| и фактора Fj взаимной адаптации системы со средой
(нлн компонентов системы между собой), то структуры будут раз-
личаться максимальными Q“a* и другими значениями кри-
терия эффективности в заданном интервале Д/j. Таким образом,
зная цель, можно из набора возможных структур подобрать та-
кую, которая лучше других обеспечивает достижение цели, на-
пример, в ДЕ/. При этом обязательно окажется, что данная
структура проигрывает другим структурам в случае необходи-
мости достижения других целей.
Оптимизируя структуру системы в определенном отношении,
мы неизбежно ухудшаем ее в каком-то ином отношении. Напри-
мер, если удвоить финансирование предприятия или отрасли народ-
ного хозяйства, то удвоится интегральная эффективность системы.
С учетом исходных характеристических кривых структур и
возможностей влияния иа них путем изменения состава и актив-
ности компонентов можно решать как прямую задачу определения
трансформационной динамики развития системы, так и обратную
задачу: подбирать такие S(, чтобы получить желаемую (задан-
ную) кривую развития с максимально коротким временем, мини-
мальными потерями иа трансформацию и т. д.
Интенсивный поиск н развитие основ новой структуры-стра-
тегии (технологии, научной теории, общественной формации)
начинается тогда, когда становится очевидным приближение «по-
толка» (плато) развития предыдущей структуры-стратегии. Чем
более интенсивно внедряется новая (поначалу малоэффективная)
технология, тем глубже спад средней производительности
объектов.
Начиная перестройку системы, трансформацию ее структуры,
надо быть готовым к временному падению эффективности (вало-
вого продукта, производительности труда, уровня жизни) Если
испугаться такого падения, когда оно достигнет самой низкой
точки, и повернуть вспять, то последствия могут быть весьма
разнообразными.
298
1. Если поворот осуществить очень быстро, когда еще пе сло-
жилась новая структура, то останутся невосполнимые потери
от попытки перестройки и надолго останется страх перед попыт-
ками ее повторения.
2. Если перестройку вести так быстро, что новая структура
не сформируется и условия (Е) будут новые, а структура старая,
то это приведет к срыву, развалу системы.
Планируя перестройку, надо заранее выбрать новую струк-
туру с учетом оптимального приращения эффективности (AQ),
доступного приращения фактора (ДЕ), приемлемого падения
эффективности при трансформации (AQT), приемлемой полной
продолжительности трансформации ДТ.
Выбирая доступный трансформационный спад эффективности
и его продолжительности при перестройке, следует учитывать, что
при изменении условий жизни в худшую сторону в первый период
это изменение переносится особенно тяжело. Если восстановить
условия невозможно, необходимо набраться мужества и выдер-
жать период трансформации, после которого жизнь войдет в но-
вую колею и проявит свои привлекательные стороны, преиму-
щестаа перед прежними условиями. Когда сформируется новая
структура организма, труда, жизни, то дальнейшее изменение F,
которое поначалу привело к спаду, будет сопровождаться повы-
шением эффективности и уровня жизни.
При качественном развитии, перестройке структуры системы
важно выявлять и целенаправленно изменять группу ведущих
взаимосвязанных трансформирующих факторов. Самая большая
мудрость — уметь стойко претерпеть падение эффективности,
производительности, уровни жизни или самочувствия в период
трансформации производства, общественной нли личной жизни.
Лучше уж ие пытаться перестраивать структуру, чем, начав пе-
рестройку, не дождаться ее завершения н, когда она в основном
закончена, повернуть вспять: старая структура уже разрушена,
а повая окажется и вовсе ие эффективной в прежних усло-
виях.
Из рассмотрения процессов конвергенции, дивергенции, син-
хронизации и десинхронизации могут быть сделаны следующие
выводы.
1. Конвергенция —это процесс постепенной утраты степеней
свободы компонентов системы, ее более узкая специализация,
в то время как дивергенция —• это частичная декомпозиция си-
стемы, расширение степеней свободы компонентов, универсали-
зация системы.
2. Конвергенция как тип прогресса связана с сужением диа-
пазона устойчивости, выживания каждой отдельной структуры
и необходимостью формирования миогоструктурных комплексных
систем типа биоценоза или гибридного интеллекта. Более кон-
вергентная стратегия эффективна в более узком интервале ДЕ,
одиако преимущество ее состоит в том, что опа дает возможность
299
более интенсивно воздействовать на среду, стабилизируй ее пу-
тем компенсации отклонений.
3. Если проводится последовательная конвергенция вложен-
ных структур (тактических — в стратегической структуре или
стратегических в политической), нецелесообразно доводить про-
межуточные структуры до нх оптимального состояния — более
экономный и быстрый процесс конвергенции достигается, если
каждая «проходная» структура — начальная, и все промежуточ-
ные структуры доводятся только до трансформационного уровня
и сразу преобразуются в следующие за ними структуры. В этом
случае возникают трансформации без спадов — с промежуточными
плато или точками перегиба, которые принимались часто за глад-
кие монотонные кривые.
4. Чем более специализирована структура, тем с меньшим
числом других структур она ассоциирована и может взаимно
трансформироваться. В случае же, если ассоциативные точки су-
ществуют, то оин, как правило, лежат на очень низком уровне
эффективности, так что такие трансформации грозят срывами, ги-
белью системы. Таким образом, если системе предстоят дальней-
шие трансформации, ее структуру не следует излишне специали-
зировать. Системы-эндемнкн, очень приспособленные к статиче-
ским условиям, гнбиут прн их изменении.
5. Во всех случаях в целях обеспечения благоприятной дина-
мики развития системы следует1 на основе прогноза поддерживать
оптимальное соотношение конвергентных н дивергентных про-
цессов. Более специализированная стратегия обеспечивает сни-
жение среднего времени решения, но увеличивает дисперсию вре-
мени н эффективности решения при варьировании условий дея-
тельности. Если система оптимизирована по ведущему фактору Fj,
то она резко снижает чувствительность к изменению факторов
Fi (i " /)• Это явление обнаружено экспериментально и названо
гиперстабильностью I1G).
6. В основе всех эволюционных типов прогресса систем,
в том числе рационализации и оптимизации систем, лежат про-
цессы конвергенции структур систем.
7. В конвергирующих структурах соблюдается правило по-
стоянства интегральной эффективности системы.
8. Если нрн значительных отклонениях от существующего
значения F в сторону увеличения или уменьшен ня эффективность
системы изменяется незначительно, это значит, что существуют
резервы повышения эффективности системы за счет конвергенции
ее структуры путем лучшей взаимной адаптации компонентов.
9. Если начальная или промежуточная дивергенция струк-
туры Т? оптимизирована на своем уровне $ (Fi opt) — Qmax, то
трансформация ее в самую конвергентную структуру из данного
семейства Т1} связана о мепьшнм временным падением эффективности
до»*
300
(где Q(‘ " — уровень эффективности трансформационного плато
от Тк к 7?), чем при трансформации в любую другую струк-
туру между 7i и Т?;
где k < п — I так, что AQ*- n < AQfe- п 1. Это положение может
быть назввно парадоксом конвергенции структур.
Из этого положения следует, что если надежный прогноз ука-
зывает на стабилизацию условий функционирования системы
opt ~ const, то имеющуюся структуру надо конвергировать
сразу в самую эффективную из данного семейства структур.
10. Непрерывный процесс развития системы включает в себя
следующие основные фазы (см. рис. 6.9): / — конвергенцию струк-
туры 5|; 2 — синхронизацию 5’ь 5 — плато 4 — десинхро*
иизацию 5 — дивергенцию S(; 6 —трансформационное плато
качественного преобразования S, в S/+1j 7 - конвергенцию Si+f;
8 — синхронизацию S(+1; 9 - плато St+i и т. д.
Перечисленные выводы в значительной степени подтверждают
предварительные гипотезы, сформированные в гл. 1 на основе
взаимной адаптации. . .
ГЛАВА 7
УСЛОВИЯ, МЕТОДЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СРЕДСТВА
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
7.1. ПРОБЛЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ПЕДАГОГИКИ
Современные автоматизированные обучающие системы (АОС)
позволяют накапливать и отображать студентам априорный опыт
решения задач различных типов. Учитывая широкое варьирова-
ние задач, реально возникающих в дальнейшем перед специали-
стами, наиболее ценно накопление и отображение в ходе обуче-
301
иия не конкретных алгоритмом (их число необозримо), а обобщен-
ных приемов или стратегий решения задач различных типов.
Для качественной и количественной характеристики процес-
сов решения интеллектуальных задач весьма удобным оказалось
использование ограниченного числа координат концептуальной
модели и преобразований над ней в ходе принятия решения,
которые были названы психологическими факторами сложности
(ПФС) [161. Ориентированная на выявление и оптимизацию со-
става и количественных значений ПФС структурно-психологиче-
ская концепция применительно к анализу и моделированию инфор-
мационного взаимодействия студента с АОС основана на следую-
щих исходных посылках.
L Структуры н программы работы ЭВМ, а также любые пере-
даваемые с ее помощью сообщения являются отражением опреде-
ленных априорных стратегий принятия решений.
Реальная стратегия есть обобщение некоторого однородного
по составу ПФС набора реальных решений, результат взаимодей-
ствия в мыслительной деятельности человека актуализированных
априорных (заученных) стратегий и потока новых данных о си-
туации, поступающего из внешней среды (объектов) и от других
участников решения в ходе практической деятельности.
2. Любая стратегия может быть качественно или количественно
смоделирована посредством набора координат, рассматриваемых
применительно к деятельности и общению людей как психологи-
ческие факторы сложности решения. Для разных стратегий ха-
рактерны различные представительные наборы психологических
факторов сложности и их связи с критериями сложности и эффек-
тивности деятельности.
3. Одна и та же стратегия может реализоваться с разными ко-
личественными значениями психологических факторов сложности,
что обусловит различия в значениях выбранного критерия слож-
ности решения (например, вероятности успешного решения, вре-
мени решения, числа попыток или допущенных ошибок и т. п.)_
Для каждой стратегии имеются свои теоретически оптималь-
ные значения психологических факторов сложности решения,
соответствующие минимальному значению математического ожи-
дания критерия сложности.
В некоторых случаях могут определяться значения психоло-
гических факторов сложности, характеризующие априорные стра-
тегии решения задач профессорами, преподавателями, проекти-
ровщиками и программистами, положенные имн в основу струк-
туры н функционирования АОС. Для каждого студента харак-
терны особые реальные и субъективно-оптимальные значения пси-
хологических факторов сложности, зависящие от его психоло-
гических особенностей, характера и уровня обученности, конкрет-
ного психофизиологического состояния, мотивации деятельности
н др.
4. Оптимальный уровень значений психологических факторов
302
сложности достигается многоуровневой взаимной адаптацией
(приспособлением) студентов и учебных информационных средств.
Адаптация может осуществляться на тотальном уровне, контин-
гентном, групповом (типологическом) индивидуальном и индиви-
дуально-оперативном.
В процессе взаимодействия студента с ДОС между априорными
стратегиями решения задач, материализованными в структуре
и программах системы, и реальными стратегиями решения задач)
студентом возникает связь, статистические характеристики ко-
торой могут быть установлены сопоставлением составов и коли-
чественных значений психологических факторов сложности, ха-
рактеризующих оба ряда стратегий.
5. Оптимальными для конкретной стратегии деятельности
значениями психологических факторов сложности считаются те,
которые обеспечивают достижение заданной цели (решение задач)
при минимальном значении выбранного критерия сложности (вре-
мени решения, числа ошибок, показателей психофизиологической
напряженности и др.). Основной целью проектирования и адап-
тации АОС является организация взаимодействия априорных и
реальных стратегий принятия решений, обеспечивающая опти-
мальные значения психологических факторов сложности.
6. Взаимодействие студента и АОС рассматривается как скры-
тый, опосредованный диалог между студентом и преподавателями
(а также между проектировщиками и программистами АОС).
Причем и процесс, и результат диалога представляются как взаи-
модействие человека и машины (точнее, представляемых ими стра-
те1ий) с применением одного языка, одной системы координат,
т. е. как психологические факторы сложности решения.
Использование единой системы координат позволяет коли-
чественно определить статистические связи между априорными и
реальными стратегиями. Например, с помощью коэффициента
множественной корреляции rs s можно оценить жесткость на-
вязывания структурой АОС и программами ЭВМ априорных
стратегий 5а студентам в их реальной деятельности (Sp).
Таким образом, rs s может рассматриваться как мера воздей-
ствия авторитета преподавателей посредством АОС на мышление
студента Этот аспект психологического анализа взаимодействия
студента и ЭВМ должен быть особо исследован с точки зрения
методики преподавания, поскольку причины многих ошибок, до-
пускаемых студентами, закладываются еще на стадии проектиро-
вания АОС.
Одновременно с мерой ответственности преподавателей и
проектировщиков АОС значение г- - отражает и уровень их
ар
полезности — степень влияния на выбор студентами наиболее пе-
редовых стратегий решения. Обратная величина 1 — rs s отра-
жает «степень бесполезности» проектировщиков АОС, т. е. диапазон
303
своГюды студентов в выборе решений, нх независимость от априор-
ного опыта, воплощенного проектировщиками в структуре АОС.
Прн rs s —> 1 активная роль студента в принятии решения
убывает. Максимальна она при rs s —1, особенно если огра*
жает стратегию решения в виде отображения общепризнанных
теоретически оптимальных значений психологических факторов
сложности К >т. В случае успеха решения должен происходить
пересмотр теории решения этой задачи, а может быть, и целого
класса подобных задач. При этом возможен и пересмотр состава
— переход к новой стратегии. Такне творческие успехи среди
студентов, конечно, редки.
Неравенство < О возможно именно потому, что взаимо-
действие человека с ЭВМ мы рассматриваем не просто как взаимо-
действие с машиной, а как скрытый диалог с преподавателями
и проектировщиками, и сравниваем стратегию оператора ие со
структурой АОС, а со стратегиями предшественников. Становится
возможным конкретный психологический анализ роли специа-
листа в историческом процессе опровержения, уточнения, допол-
нения прежнего опыта, накопления более точных приемов и ме-
тодов управления, подготовки нх к формализации и передаче
автоматам.
Априорная стратегия — это стратегия, которую воспроизвел
бы в данных условиях «средний» специалист или теоретический
автомат, в программах которого ассимилирован весь опыт по ре-
шению задач данного класса, имевшийся в наличии у проекти-
ровщиков АОС.
Структурно-психологическая концепция синтеза и адаптации
АОС, конечно, не перекрывает все стороны исследования проблемы
взаимодействия студента с ЭВМ, однако оиа особо выделяет те-
рявшийся ранее аспект взаимодействия в системе студент—ЭВМ—
проектировщики АОС—преподаватели.
Если прн сравнении соотношений априорных и реальных стра-
тегий в деятельности двух индивидов (I и И) оказалось, что
г1 < гп
то это означает, что индивид I внес больше самостоятельности,
новизны, «творчества» в решение учебной задачи. Однако новизна
должна рассматриваться в разных аспектах, в том числе с учетом
полезности, эффективности и т. д.
Варьирование величины rs s указывает па большее или
меньшее отличие реальной стратегии (реального решения) от
ранее известных и заложенных в АОС (включая учебные инструк-
ции по управлению, программы ЭВМ, структуру информации на
дисплее и др.).
Величина rs s , полученная иа индивидуальном уровне, —
это показатель новизны решения для самого индивида («домаш-
*804
нее открытие»). Новизна решения для группы, контингента,
всего человечества может анализироваться только прн переходе
на каждый из этих уровней. В этом случае анализ соотношения
априорных и реальных стратегий укажет на степень новизны ре-
шения для определенной группы («рационализаторское предло-
жение»), контингента операторов, специалистов, ученых в опре-
деленной области науки нлн техники (такая новизна расцени-
вается как изобретение). Наконец, новизна на тотальном (обще-
человеческом) уровне может оказаться открытием.
Величина r8 s (ЗУ) обозначает среднее значение детермина-
ции различных стратегий априорными на заданном уровне (ЗУ)
усреднения.
Для rs s , как и для всех видов экспериментальных психо-
логических данных, можно рекомендовать четыре основных
уровня новизны как уровни анализа, усреднения и адаптации.
Уменьшение значения „ за счет предоставления субъекту
большей свободы действий, признания приоритета актуальных
тенденций в решении задач (в частности, психологического со-
стояния людей, обшення между ними, условий труда, реального
состояния объекта и т. и.) перед априорными стратегиями спо-
собствует развитию у студентов самостоятельности н творческих
способностей.
Решение задач в СЧМ. Если признать, что ЭВМ материали-
зует знания, опыт и личную ответственность проектнровщиковАОС,
то следует согласиться со скрытой двойственностью антропоцен-
трического подхода: прн проектировании н работе системы необ-
ходимо учитывать два активных мыслящих центра — людей,
реально действующих в системе, и людей, заложивших свои зна-
ния в систему заранее. Поэтому нельзя говорить о полном приори-
тете человека перед машиной, особенно в компьютеризованных
обучающих системах. Необходимо осуществлять взаимную адап-
тацию человека и машины. В зависимости от специфики системы
и ее функционирования может выбираться «центризм» либо
студентов, либо нх предшественников— преподавателей и проек-
тировщиков. Гуманистический подход осуществляется прн этом
путем индивидуальной адаптации средств и структуры труда к сту-
денту.
Организация адаптивного взаимодействия априорных и реаль-
ных стратегий — это путь к более эффективному использованию
возможностей современной информационно-вычислительной тех-
ники и определению перспектив ее развития для создания более
совершенных обучающих систем. При таком подходе легче ре-
шаются вопросы индивидуальной адаптации информационной си-
стемы к человеку: во-первых, взаимодействие стратегий предостав-
ляет машине больше данных о человеке, причем эти данные ре-
левантны для совместного решения задач и оптимизации психо-
логических факторов нх сложности; во-вторых, реальные страте-
305
гии( вырабатываемые человеком, влияют на структуру априор
ных стратегий, совершенствуя, расширяя н уточняя нх Студент
становится активным участником коллектива, осуществляющего
проектирование, исследование н рационализацию системы Прн
этом могут быть Достигнуты непрерывность и высокий темп про-
цесса развития систем и когнитивного прогресса — накопления
знаний, методов, стратегий, конкретных способов и технических
средств решения задач определенного класса.
С точки зрения ускорения прогресса обучающих систем, иссле-
дование стратегий представляет собой наиболее совершенный
вид обратной связи — получения и учета информации о преиму-
ществах я недостатках систем.
Метод взаимной адаптации студента н АОС направлен на дости-
жение заданной эффективности системы при оптимальных затра-
тах энергии человека. Затраты энергии предполагается регули-
ровать извне как на подсознательном уровне (например, управ-
ляя вниманием студента изменением психофизических параметров
и структуры АОС), так и на уровне сознательных реакций, выра-
батываемых в ходе специальной тренировки. При этом вводится
понятие излишне эффективной (быстрой, точной) работы студента.
В целях стабилизации показателей его деятельности либо изме-
няются внешние условия деятельности, либо подается команда
«снизить эффективность».
Адаптивные человеко-машинные системы должны обеспечить
стабильность показателей нх работы прн условии достаточно сво-
бодного проявления индивидуальностей людей и вариации внеш-
них условий в процессах обучения и практического труда.
Исходя нз принципов организации адаптивного взаимодей-
ствия комплексов априорных н реальных стратегий, представлен-
ных информационно-вычислительной техникой и активными участ-
никами решения, можно в дальнейшем сформировать основу син-
теза обучающих систем гибридного интеллекта.
Из принципа взаимной адаптации элементов системы, есте-
ственно, следует принцип гибкой иерархической структуры си-
стемы, при которой лидерство может переходить от одних элемен-
тов к другим. Предлагаемый принцип заменяет более ограничен-
ный, на наш взгляд, принцип «рангового порядка и ведущих ча-
стей», предложенный одним из основателей общей теории систем
Л. Берталаифи
В связи с этим нам представляется необходимым дополнить
системный подход двумя общими принципами: принципом (зако-
ном) взаимной адаптации элементов систем н принципом гибкой
иерархической структуры.
С точки зрения анализа корреляций стратегий, понятие си-
стемы может быть определено как совокупность взаимодействую-
щих активных элементов — носителей стратегий, между кото-
рыми имеется ненулевая статистическая связь
(rsfs; 0)-
306
С учетом этого случай, когда = 0, означает, что между
человеком н приданным ему средством отображения информации
прерывается связь и, следовательно, в этой части система человек—
машина перестает быть системой (это происходит, например, если
студент не понимает язык АОС).
В тех случаях, когда характер связей между взаимодействую-
щими элементами установить трудно, но связь между их страте-
гиями расценивается как ненулевая, можно говорить не о системе,
объединяющей элементы, а об информационном поле. Таким обра-
зом, неравенство г 0 может служить индикатором нали-
чия информационного поля, которым объединены элементы i и /.
Следовательно, анализ соотношения между стратегиями пу-
тем сопоставления обусловливающих их ПФС (с необходимым
расширением набора ПФС) может служить методическим приемом
обнаружения информационного поля (например, при изучении
разного рода явлений телепатии, утечкн информации). Для обу-
чающих систем человек—машина значение имеют четкие связи
между стратегиями элементов
Важной задачей инженерно-психологического проектирования
АОС является разработка методов быстрого овладения студен-
тами навыками по решению заданного круга задач с помощью раз-
рабатываемых технических средств. Таким образом, оценка этих
технических средств должна учитывать следующие показатели
освоения системы:
среднюю скорость решения наиболее частых задач н матема-
тическое ожидание эффективности обучения;
среднюю скорость решения экстремальных задач и математи-
ческое ожидание эффективности системы прн этой скорости ре-
шения;
длительность освоения АОС, возможность параллельного раз-
вития АОС и обучения студентов;
математическое ожидание ущерба от задержки в освоении АОС
при обучении в реальных условиях;
стоимость АОС и обучения иа ней;
полноту обучении, информационную обеспеченность студен-
тов на случай нестандартных ситуаций, вероятность высокой на-
пряженности труда, возникновения нервно-психологических за-
болеваний в результате недостоверности априорных стратегий,
возможный отсев студентов.
Одним нз центральных вопросов в психологии компьютерного
обучения является вопрос о показателях и критериях сложности
Деятельности по решению учебных задач. Условимся считать одну
задачу сложнее другой для определенной группы студентов, если
математическое ожидание (нли другой заданный статистический
параметр) величины некоторого выбранного критерия эффектив-
ности илн напряженности деятельности для данной группы сту-
307
дентов при решении первой задачи хуже, чем при решении второй
задачи. В числе критериев эффективности целесообразно исполь-
зовать те количественные показатели успешной деятельности,
оптимизации которых произвольно или по заданию добиваются
студенты.
В качестве критерия Y в зависимости от специфики задач обу-
чения может использоваться время решения Yt = t или число
допущенных ошибок = £ и т. п. Например, для таких крите-
риев, как время решения и число ошибок, из двух сравниваемых
значений критерия «хуже» то, которое больше.
С помощью критерия среднего значения можно сравнивать
уровни сложности решения разных задач одними и теми же сту-
дентами на одной и той же АОС. В этом случае неравенство -yt
Y2 обусловлено различиями значений факторов сложности пер-
вого н второго типа задач.
В другом случае различие значений критерия может исполь-
зоваться для сравнения уровня сложности процессов решения
одних и тех же задач одними и теми же студентами, но по разным
вариантам структуры информационной модели задачи. При этом
неравенство YA --#= YB отражает относительную приспособлен-
ность вариантов А и В структуры АОС для решения выбранного
круга оперативных задач данным контингентом студентов, входя-
щих в одну парадигму, т. е. пользующихся одним типом страте-
гии решения задач.
Между психологическими критериями и факторами во многих
случаях невозможно провести четкой границы: одни и те же па-
раметры могут выступать то в качестве психологических факторов,
то в качестве критериев сложности. В частности, время решения
задачи—одни из наиболее универсальных критериев оценки
сложности решения — нередко может играть роль важного пси-
хологического фактора сложности, если, например, изучается за-
висимость вероятности успешного или ошибочного решения от
условий работы, в том числе от времени, отводимого на решения.
Такую же двоякую роль играет и уровень эмоциональной напря-
женности: с Одной стороны, он яиляетея критерием сложности
деятельности, с другой, — психологическим фактором сложности,
обусловливающим значения таких критериев сложности, как ве-
роятность успешного решения, число ошибок, время решения,
психофизиологические затраты человека на достижение цели (ре-
шения задачи). Хотя эмоциональная напряженность является
необходимым условием преодоления трудности решения, тем не
менее многие авторы подтверждают, что существует некоторый
порог эмоциональной напряженности, превышение которого при-
водит к дезорганизации процесса решения. Известны правило
Фримена и закон Йеркса Додсона, постулирующие связь между
силой мотивации и качеством деятельности в виде куполообразной
кривой.
308
7.2. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ СЛОЖНОСТИ
СЕНСОРНОЙ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Обобщая данные разных авторов о взаимном влиянии эмо-
циональных факторов и критериев эффективности при решении
оперативных задач, можно отметить ряд специфических трудностей
в изучении этого взаимовлияния.
Первая трудность заключается в выборе точки отсчета слож-
ности. За нулевую точку можно принять некоторое значение
вероятности прогнозируемого результата решения, которое
близко к единице, или отсутствие проявлений эмоционального
напряжения и т. д. Однако субъективно трудности у человека
возникают лишь При определенном значении вероятностей и при
каком-то пороговом уровне эмоциональной реакции. Следова-
тельно, логично принять за нулевую сложность такую характе-
ристику ситуации, при которой человек испытывает умеренную
эмоциональную активность, переживаемую как положительно
окрашенное чувство н дающую иаилучшее качество деятельности.
Этот подход реализован Г. М. Зараковским и другими в виде
шкалы специфической напряженности. Напряженность (от О
до 5 баллов) возрастает в обе стороны от точки отсчета. Авторы
считают, что для оценки сложности решения, в отличие от напря-
женности, целесообразно выбрать в качестве начальной точку
«абсолютного нуля». Таким нулем должна быть нулевая неопре-
деленность прогнозируемого результата действия (решения) или
минимальное проявление эмоциональной активации, причем этот
нуль ие будет совпадать с пиком положительных переживаний
активности деятельности и с оптимумом ее качества. Зависимость
этих показателей от уровня сложности носит различный характер,
иногда с несколькими экстремумами
Одним из психологических факторов сложности решения опе-
ративных задач, который изучали многие авторы, является длина
алфавита символов, используемых для кодирования информации
о задаче. В большинстве работ была показана зависимость времени
реагирования от длины алфавита, т. е. количества альтернатив.
В частности, были получены результаты, свидетельствующие о ли-
нейном возрастании времени реагирования при увеличении числа
альтернатив до 8—10 о дальнейшей существенной стабилиза-
цией времени.
Относительно закономерностей влияния числа стимулов иа
время реакции выбора были получены противоречивые результаты,
объисняемые часто тем, что в большинстве этих исследований
число произиаков (альтернатив), реально учитываемых человеком,
часто не совпадало с их формальным количеством, предусмотрен-
ным экспериментаторами. Назывались разные причины, в том
числе:
наличие возможности к укрупнению перцептивно различимых
признаков и, следовательно, сокращение алфавита концептуально
учитываемых признаков; - • > <.
309
использование стереотипных, а также взаимосвязанных устой-
чивыми ассоциациями символов;
очевидная совместимость стимула н реакции, что исключает
необходимость учета всех возможных альтернатив вследствие
возможности использования простых правил прн выборе ответа.
Хорошая совместимость стимула и реакции н однозначность
связи между ними сводят практически к нулю нагрузку на опера-
тивную память н само понятие «альтернативный сигнал» теряет
свой смысл, так как альтернативности в психологическом смысле
здесь нет, как нет и собственно выбора.
Основываясь на анализе большого литературного материала,
был сделан вывод, что стабилизацию времени реакции выбора при
увеличении числа формальных альтернатив свыше 7—9 можно
интерпретировать как результат мысленного переструктурирова-
ния испытуемыми ситуации, т. е. формированием нового, более
рационального алфавита концептуально различимых признаков
или устойчивости связи между стимулами и реакцией. В экспери-
ментах некоторыми авторами была выявлена незначительная
связь времени реакции с длиной алфавита сигналов.
Наиболее общая причина изменения закономерностей влияния
совокупности сигналов иа процесс решения — изменение страте-
гии решения задач. Как показали эксперименты, возможно ие
только ослабление влияния отдельных ПФС, по н полное нх устра-
нение нз числа ведущих факторов. При обучении студентов опера-
торской работе с мнемосхемой начальный этап характеризуется
тесной связью между длиной алфавита мнемоснмволов и скоростью
решения оперативных задач. Прн переходе к восприятию челове-
ком мнемосхемы целыми структурно и функционально объеди-
ненными группами (оперативными единицами восприятия) эта
связь резко ослабляется. Если при обучении используется огра-
ниченный набор задач н каждая задача опознается обучаемым
одномоментно (снмультанно), такая связь вообще не проявляется.
Это может означать, что она не исчезает, а маскируется влиянием
других факторов сложности, более значимых для новой стратегии.
Именно поэтому мы считаем необходимым изучать ПФС не изоли-
рованно, поодиночке, а комплексами, характеризующими разные
стороны зависимости критериев сложности от условий решения,
протекания психических процессов, нх индивидуальной специ-
фики н т. п.
Было установлено, что число стимулов в группе не влияет
иа время реакции, если все стимулы относятся к одной категории,
т. е. опознаются в целом, неразрынно. Разные альтернативы
выступают концептуально одинаковыми, если они могут быть объ-
единены. Было также обнаружено, что время выбора возрастает
с ростом перцептивно различимых признаков ситуации только
тогда, когда эти альтернативы ие рассматриваются испытуемыми
как один класс.
Опознание — типичный компонент учебной деятельности.
ЗЮ
Сложность опознания, например символов на индикаторе, зависит
от таких факторов, как число символов, требуемая точность опо-
знания, соотношение заданных значений параметров. Имеются
данные экспериментов, в которых человек должен был сравнить
показания счетчика с заданными параметрами и определить ко-
личественные отклонения параметров. Количество вспыхивающих
цифр на счетчике варьировало от 3 до 24, а количество заданных
параметров — от 1 до 3. Выявлены следующие линейные зависи-
мости:
Т = 0,44х для одного заданного параметра;
Т = 0,6х для двух или трех заданных параметров,
где Т — время решении, с; х — количество контролируемых сиг-
налов (одновременно вспыхивающих цифр). Данные о зависимости
времени решения от числа индикаторов и числа заданных пара-
метров показали, что все эти зависимости являются линейными,
угловой же коэффициент изменяется в пределах от 0,36 до 0,79.
По-видимому, авторам удалось обнаружить семейство стратегий,
объединенных общей линейной связью указанных психологиче-
ских факторов и критериев сложности, различающихся количе-
ственными характеристиками этих связей.
Влияние длины алфавита альтернативных стимулов как ПФС
зависит от того, в какой памяти хранится запомненный список —
в кратковременной или долговременной. Были проведены экспе-
рименты, в которых испытуемых перед началом работы просили
запомнить несколько слов (или букв, цифр), а затем предъявляли
по одному объекты как нз числа запомненных, так и посторонние.
Число запоминаемых объектов варьировалось в широких преде-
лах, использовались как малые группы (1 —4 объекта), так и зна-
чительные по объему выборки (16—60 объектов). Латентное время
ответа существенно зависит от числа предварительно запоминае-
мых объектов. При малых числах объектов, когда объекты хра-
нятся в кратковременной памяти, угол наклона данной функции
весьма значителен; прн больших числах объектов этот угол в 13
раз меньше. Использование кратковременной или долговремен-
ной памяти должно считаться важным признаком стратегий ре-
шения.
Если в процессе информационной подготовки решения данные
удерживаются в кратковременной памяти, это обусловливает
важное значение такого фактора сложности, как объем оператив-
ного запоминания. По данным разных авторов, предельное число
единиц информации, удерживаемых в оперативной памяти, ко-
леблется от 4 до 15 в зависимости от различных условий, времени
воспроизведения, вида операций и т. п.
С. П, Бочарова получила ряд количественных зависимостей
пропускной способности кратковременной памяти от таких ха-
рактеристик деятельности, как темп подачи информации, наличие
или отсутствие помех и т. п. Для удержания в памяти более 10
единиц необходимо выполнять операции повторения.
311
Рис. 7.1. Зависимость
стратегий времени об-
работки сигнала от числа
одновременно предъяв-
ляемых к человеку сиг-
налов
В экспериментах Г. М. Зараковского
при решении задач прогнозирования
траекторий движения нескольких объек-
тов необходимость удержания в памяти
более трех промежуточных результатов
уже вызывала субъективные трудности и
приводила к ошибкам. Все эти исследо-
вания показывают, что количество удер-
живаемых в кратковременной памяти
объектов является одним из существен-
ных ПФС решения.
М. С. Шехтер и другие авторы при-
шли к выводу, что сукцессивность, т. е.
стадийный фазовый характер процесса
опознания, отражает иерархическую
структуру протекания этого процесса во
времени, выражающуюся в первоначаль-
но грубой классификации объекта (выделении некоторого мно-
жества объектов, к которым может принадлежать заданный)
и в последующем все более тонком дифференцировании.
Формирование обобщенного образа-эталона объекта может
в ряде случаев затруднять опознание. Это происходит при интер-
ференции двух конкурирующих образов. В экспериментах Р. Ат-
кинсона, Д. Германа и К. Уэскорта по опознанию предварительно
заученных слов, принадлежащих к одному или нескольким клас-
сам, было обнаружено, что весьма существенное влияние на время
припоминания объектов оказывает степень знакомства объектов.
Г. М. Зараковский показал, что большинство ошибок в ариф-
метических действиях (до 30 % среди 10 типов ошибок) обуслов-
лено спутыванием семантически близких эталонов (например,
испытуемые часто называли вместо предъявленного числа бли-
жайшие к нему в натуральном ряду).
Зависимость между временем обработки сигнала как критерием
сложности деятельности и числом воспринимаемых сигналов
как фактором сложности исследовалась экспериментально. На
рис. 7.1 приведена зависимость среднего времени компенсаторного
слежения сигнала (дистанционного регулирования параметра)
от числа одновременно предъявляемых сигналов [16]. В данном
случае мы ие затрагиваем динамику этих показателей в процессе
обучения, а рассматриваем установившееся (после восьми дней
обучения) соотношение времени, которое в среднем затрачивается
человеком иа обработку (слежение) одного сигнала в том случае,
если он воспринимает один сигнал или одновременно два, три,
четыре, пять нли шесть сигналов, обрабатывая их посылкой от-
слеживающих (управляющих) импульсов поочередно по всем
предъявляемым информационным каналам.
Необходимо выделить две важные особенности выивлеиной
зависимости. Первая состоит в том, что зависимость носит не
312
монотонный характер, как в большинстве цитированных выше
результатах исследований, а имеет оптимум: при п — 3 время сле-
жения одного сигнала наименьшее (t - 11 с). Таким образом,
число одновременно воспринимаемых сигналов, как и любой дру-
гой ПФС, имеет оптимальное значение.
Вторая особенность выявленной связи между числом воспри-
нимаемых сигналов и критерием сложности слежения t состоит
в том, что слева и справа от оптимума характер кривой t (п)
различен:
при п < 3
t = 9 + (п — 4,5)8, л -= 1, 2, 3;
при п 3
t 11 -и (п — 2,5)*, п = 3, 4, 5, 6,
где t измеряется в секундах.
На основании решения интеллектувльных форм было проанализи-
ровано 116]:
общее число взаимосвязей между параметрами и органами
управления объекта, относящихся к данной оперативной задаче
(отдельно учитывалось число связей разных типов — прямых,
косвенных, нестандартных технологических и аварийных);
отношение общего н оперативного объема отображения;
число операций в алгоритме решения задачи;
число операций в алгоритме реализации решения;
число элементов, включенных в данную задачу (оперативный
объем отображения);
число критических, т. е. наиболее важных, обязательных
элементов;
число элементов, которые должны быть выстроены в очередь
для обслуживания;
число оперативных единиц восприятия;
число возможных (конкурирующих) вариантов решения, ко-
торые оператор «проигрывает» в сопоставляет по результату н
экономичности;
коэффициент интерференции вариантов решений — показатель
маскировки искомого решения сходными, привычными, но невер-
ными решениями.
Сопоставление коэффициентов корреляции критериев слож-
ности и ПФС показывает, что важно не столько общее число кон-
курирующих вариантов решения, сколько степень замаскирован-
ное™ верного искомого решения неверными решениями — более
вероятными и броскими, оказывающими интерферирующее влия-
ние.
Для критериев сложности решения рассчитаны уравнения мно-
жественной регрессии на реальные и априорные психологические
факторы системы. Анализ уравнений совместно с данными о пар-
ных статистических связях был направлен на выявление факто-
ров, в наибольшей степени определяющих значения различных
313
критериев, ориентировочную оценку изменения критериев при
условной замене реальных значений психологических факторов
системы априорными (когда все Kjp-+ Kj-г) и частичном усовершен-
ствовании АОС (когда отдельные Kjp -► Kjt)-
По аналогии а исследованиями деятельности операторов [16],
определив вид уравнения множественной регрессии t и £ иа KJp
н подставив в него значения Kji, можно получить ориентировоч-
ное значение максимального выигрыша во времени решения за-
дач при оптимизации структуры отображения информации в АОС,
Диализ показал, что за счет рационализации структуры конкрет-
ного формата учебной информации иа дисплее АОС (в исследова-
нии использовались мнемосхемы) среднее время решения задач
может быть сокращено более чем иа 30 %, а число ошибок почти
на 20 % [16 L
Полученные оценки следует считать весьма приближенными.
Важно, одиако, что они позволяют выявлять резервы снижения
сложности решения задач за счет оптимизации структуры, оцени-
ваемой в экспериментах АОС. Кроме того, регрессивный анализ,
служащий наряду с методами непараметрической статистики од-
ним из основных математических аппаратов, которые применяются
прн реализации структур но-психологи ческой концепции синтеза
и адаптации систем человек — ЭВМ, позволяет прогнозировать
и строить теоретический процесс оптимизации структуры АОС.
7.3. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ
ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИНФОРМАТИКЕ
И ОБРАЗОВАНИИ
Структурно-психологическая концепция исследования опера-
тивной и учебной деятельности, анализа и синтеза информацион-
ных структур систем человек — ЭВМ [16] положена в основу
построения теории перспективных систем типа гибридного интел-
лекта, ориентированных иа оптимизацию коллективного решения
сложных проблем иа базе средств информатики, адаптивного ин-
формационного взаимодействия людей и машин.
Особенность этих систем состоит з организации оптимального
взаимодействия априорных и реальных стратегий решения, ин-
дивидуальной адаптации частных, детальных систем отображе-
ния информации (СОИН) к отдельным участникам совместного
обучения и решения и групповой адаптации интегрального СОИН
коллективного пользования. Предусматривается гибкая струк-
тура взаимодействия с переменной иерархией в зависимости от
конкретного хода решения. Представление о выработке н приня-
тии решения как о результате взаимодействия априорных и ре-
альных стратегий выдвигает ряд новых аспектов в создании средств
информатики, организации взаимодействия студента с ЭВМ (та-
кое взаимодействие рассматривается как псевдодиалог илн как
скрытый, опосредованный диалог между людьми, разделенными
314
ни времени/. г> лиде такого взаимодействия студент отчитывается
о нудностях решения посредством ввода значений ПФС.
Особая сложность психологического анализа деятельности
специалиста состоит в том, что для его наиболее важных и ответ-
огненных функций обычно нельзя выработать четкие и однознач-
ные инструкции и правила. Такие функции нередко выполняются
в непредвиденных обстоятельствах либо в условиях недостаточной
или искаженной информации с жесткими требованиями к скоро-
сти и точности, нередко без инструкций, па основе творчества,
вопреки стратегиям решения задач, на которые ориентировались
проектировщики и программисты АОС, создавая технические
средства учебной деятельности. Основу мыслительных процессов
при решении задач составляют обобщенная психологическая
(концептуальная) модель реального объекта (задачи), формируе-
мые па ее базе ситуативные оперативно-психологические модели
и соответствующие им системы выработанных человеком навыков
исполнительных, управляющих действий, сформированных в про-
цессе обучения Психологическая модель характеризуется ог-
ромной информационной избыточностью, причем актуализируются
и осознаются в тот или иной момент лишь те образцы и cxcmej
поведения, которые связаны с решаемой задачей и составляют
таким образом оперативно-психологическую модель объекта. По-
следняя формируется человеком иа основе анализа оперативио-
информапионной модели, отражающей текущее состояние объекта
и изменения, происходящие в окружающей обстановке.
Па основании априорных знаний и анализа оперативно-
информационной модели человек должен опознать и идентифици-
ровать одно из многих возможных состояний, в котором находится
управляемый объект, перебрать и отклонить потенциально воз-
можные, ио в данный момент ошибочные решения и выбрать или
сформировать вариант, соответствующий реальному состоянию
объекта или решаемой задачи. Ошибочные решения вызываются
обычно неадекватностью оперативно-психологической модели
структуре решаемой задачи.
Необходимо указать на следующие основные свойства опера-
тивно-психологической модели, формируемой при решении кон-
кретной оперативной задачи: неполное отражение объекта, ве-
роятностная связь с оперативно-информационной моделью, си-
стемное многоуровневое отражение, вероятностная природа, ге-
терогенность (наличие доминантных элементов в отражении объ-
екта), разнообразие и адекватность форм отражения объекта.
Информационная модель и все ее реализации (оперативно-
информационные модели) должны проектироваться таким обра-
зом, чтобы оператор освобождался от многих промежуточных пре-
образований информации. Элементы оперативно-информационных
моделей должны быть близки к оперативно-психологическим мо-
делям оператора с учетом его подготовки и индивидуальных осо-
бенностей.
315
Многообразие форм отражения ситуации, в том числе специфи-
ческие его формы, характерные для опосредованного восприятия
состояния сложной управляемой системы и решения задач, оп-
ределяют особую сложность проблемы изучения структуры мыс-
лительной деятельности и диктуют необходимость использова-
ния в психологических исследованиях большого набора методов
и средств.
В основе идеи гибридного интеллекта 1 лежит, в частности,
тот факт, что ЭВМ позволяет организовать информационное
взаимодейстние людей, разделенных во времени. Ранее была воз-
можность передавать информацию только от предшественников
к последователям. ЭВМ, моделирующая процесс решения опреде-
ленной задачи кем-либо в прошлом, выполняя функции замести-
теля, полномочного представителя авторов решения, может не
только влиять на ход решения этой или подобной задачи кем-то
в будущем, но и признать в ходе такого взаимодействия ошибоч-
ность или отдельные недостатки первоначального решения. Эти
свойства ЭВМ позволяют достигнуть большей непрерывности
накопления знаний, совершеиствонания способов коллективного
решения научных учебных и технических задач.
Необходимо подчеркнуть, что эффективное использование ЭВМ
в обучении возможно в том случае, если учебная деятельность чело-
века специально спроектировала и организована с учетом особен-
ностей его взаимодействия с ЭВМ. Своевременная помощь чело-
веку со стороны ЭВМ может быть оказана, если человек введет
в машину сведения о тех затруднениях, с которыми он сталки-
вается прн решении задачи. Для этого пользователей ЭВМ Не-
обходимо обучить самоанализу и самоотчету о ходе решения.
Одним из вариантов компактного языка, иа котором может про-
водиться самоотчет человека и в ответ отображаться советы ЭВМ
(априорные стратегии решения и их машинные модификации),
может быть язык психологических факторов сложности реше-
ния 1161.
Априорные значения ПФС получают методами экспертной
оценки с участием преподавателей, в результате экспериментов
со студентами, а также с помощью моделей (например, число
связей между параметрами - по математическим моделям задач,
коэффициент интерференции с помощью моделей процессов клас-
сификации задач и т, и.).
Реальные значения психологических факторов сложности че-
ловек может вводить в ЭВМ, в частности, с помощью графиче-
ского дисплея, указывая световым пером на выводимых из ма-
шины условиях задач соответствующие элементы задач, связи
между ними и т. п. При этом в ЭВМ будут автоматически иакапли.
1 По приглашению Общества человеческих факторов США автором был пред-
ставлен пленарный доклад на конференции Общества в Сан-Франциско в 1977 г.
с изложением основных принципов построения таких систем [ 1о2].
316
натьси, анализироваться и обобщаться данные о реальных зна-
чениях ПФС, их отличиях от априорных, могут прогнозировать
возможные трудности, ошибки в решении, подбираться оптималь-
ные для каждого индивида способы отображения советов, рекомен-
даций, априорных значений ПФС [16].
Разработка теории и языков диалога в системах гибридного
интеллекта является одной из важнейших проблем оптимизации
взаимодействия. Среди многочисленных видов диалогов наиболь-
ший интерес представляют следующие: по соотношению рангов
участников - - иерархический, паритетный, дидактический и ин-
структивный; по виду используемых сигналов - визуальный,
вербальный, аудиовизуальный; по пространственно-временным па-
раметрам — дистанционный (телеконференции), непосредствен-
ный, отсроченный, скрытый (с разделением участников во вре-
мени). Особую группу составляют псевдодиалоги, разного рода
эмоциональное восприятие машины как самостоятельного парт-
нера по взаимодействию.
Проблема изыков встает прежде всего в плане формирования
общей, коллективной психологической модели внешнего мира.
Особенно важно исследовать процессы синтеза интегральной мо-
дели проблемной ситуации иа основе имеющихся у разных участ-
ников решении детальных моделей отдельных структур объекта.
Например, решение сложных задач нередко требует параллель-
ного изучения топологической и физико-технологической струк-
туры, а также схем статических и динамических связей между пара-
метрами объекта (задачи).
В зависимости от конкретного хода решения и трудностей,
с которыми сталкивается студент, из ЭВМ на видеотерминал мо-
гут выводиться рекомендации об оптимальных значениях ПФС.
При этом в случае сверхнормативной задержки или очевидных
ошибок в информационной подготовке решения задачи, а также
по данным психофизиологического контроля состоянии студента
может выполняться ограничение неопределенности задачи и числа
степенен свободы перцептивной и интеллектуальной деятельности,
вплоть до предъявления однозначного алгоритма некоторого ре-
зервного решения.
Здесь необходимо остановиться на одной очень важной сто-
роне анализа взаимодействия человека с ЭВМ. Дело в том, что
человек, решающий экстренную техническую задачу, например,
связанную с оперативным изменением режима работы атомной
электростанции, может обращаться к обширной памяти ЭВМ
и извлекать нз нее рекомендации по решению данной или сходной
задачи, которые заложены в ЭВМ априори проектировщикам.! и
программистами. Человеку, поставленному в чрезвычайно труд-
ные для интеллектуальной работы условия дефицита времени и
большой ответственности, бывает нелегко вести посредством ЭВМ
дискуссию с предшественниками, несмотря иа то, что восприни-
маемая им информация о реальной ситуации может существенно
317
ствеиности и сложности задачи, при утомлении или стрессе, когда
резко снижается пластичность психических процессов, возмож-
ности человека приспосабливаться к внешним условиям, особенно
проявляются индивидуальные различия, наблюдается регресс
профессиональных умений.
Административная ответственность человека часто порож-
дает стресс и желание переложить принятие решения на другого
специалиста, обычно более высокого уровня. В результате недо-
пустимо затягивается время решения экстренных задач. Поэтому
административную ответственность необходимо постепенно за-
менять стремлением к творческому поиску. Развитие систем гиб-
ридного интеллекта должно способствовать созданию условий для
такого перехода путем введения быстродействующих моделей для
проигрывания или коллективного обсуждения вариантов реше-
ний; генерирования черновых вариантов решения и советов парт-
нерами и ЭВМ, представление их о категоричностью, адекватной
достоверности; представления оператору права иа ошибку, опыт
которой будет распространен среди специалистов ЭВМ, АСУ;
введения статуса специалистов-исследователей; смены лидерства
партнеров; выработки оптимальных специальных языков и уни-
версального языка взаимодействия.
На основе методов индивидуальной адаптации к участникам
таких параметров, кактемп подачи информации, структура и языки
взаимодействия, в дальнейшем, возможно, удастся получить
синхронно-резонансный эффект в интеллектуальном взаимодей-
ствии, при котором интегральная проблемно ориентированная мо-
дель объекта и субъективно оптимальные значения ПФС решения
будут достигаться максимально быстро. Строго говоря, каждый
отдельный акт решения характеризуется особыми составами и
количественными значениями ПФС, однако опыт показывает, что
выделение определенных классов интеллектуальных задач и стра-
тегий (предпочтительных, регулярных способов) их решения поз-
воляет получать обобщенные значения ПФС и сопоставлять с их
помощью различные стратегии, в том числе априорные и реальные.
Несмотря на то, что ЭВМ — это не столько самостоятельный
партнер человека в решении задач, сколько посредник в творче-
ском общении между людьми (предками, современниками, потом-
ками), тем ие менее это посредник, облегчающий, а иногда делаю-
щий принципиально возможным общение, например, партнеров,
разделенных пространством и временем.
Важное значение при этом имеют особые возможности ЭВМ
постепенно и иритом контролируемо наращивать, реконструиро-
вать модели процессов решения задач, воспроизводить нх н кон-
сервировать (сохранять в неизменном виде).
318
Сюздание разветвленных, глобальных систем информационного
взаимодействия по принципам гибридного интеллекта — это не-
обходимое условие своевременного решения проблем подбором и
перестройкой оптимального состава участников и организации
сотрудничества между ними, апробации и ассимилирования полу-
ченных результатов в нарастающем ритме научно-технического
прогресса
Создание систем гибридного интеллекта необходимо в свете
быстро возрастающей сложности и дефицита времени в решении
проблем техники, экологии, энергетики и других проблем как
компенсация медленной естественной эволюции индивидуальных
интеллектуальных способностей люден.
Применение систем гибридного интеллекта в компьютеризован-
ном образовании должно содействовать обучению студентов кол-
лективной творческой деятельности как наиболее типичного вида
организации современного научно-технического творчества.
Принципы гибридного интеллекта могут играть воспитатель-
ную роль как принципы коллективной жизни и деятельности граж-
дан. Систему гибридного интеллекта можно рассматринать как
форму бригадного метода организации интеллектуального труда.
7.4. ПРОБЛЕМЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ АДАПТАЦИИ
СРЕДСТВ ИНФОРМАТИКИ В ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ
Особое значение приобретает разработка эргономических и
инженерно-психологических принципов повышения эффектив-
ности использования информатики в учебном процессе. Долгое
время создание ЭВМ и их программно-математической базы шло
независимо от изучения психологических особенностей использо-
вания ЭВМ.
Приводимые здесь инженерно-психологические исследования
посвящены разработке некоторых новых путей организации ин-
формационного взаимодействия студента с ЭВМ. Для особо труд-
ных условий учебы предлагается индивидуально-оперативная
адаптация, связанная с учетом конкретного состояния человека
при уточнении распределения функций между ним и средствами
информатики, в частности АОС. Для каждого из предлагаемых
уровней адаптации разработаны математические модели [161.
Инженерно-психологический анализ информационных систем
и АОС проводится также по многоуровневому принципу. На низ-
шем уровне определяются психологические требования к отдель-
ным элементам информационных средств АОС (приборам, индика-
торам), таким, как форма указателей, размеры и конфигурация
шрифтов, яркость сигналов На следующем уровне рассматри-
вается в целом отдельный прибор или пакет информации (форму-
ляра), выводимой иа дисплей. Третий уровень — это анализ
всего комплекса средств отображения информации, используемых
о АОС. Наконец, наиболее высокий уровень составляет анализ
319
процессов информационного взаимодействия между людьми, опо-
средованного сложным информационным комплексом, включаю-
щим разнообразные средства сбора, обработки, хранения и отобра-
жения данных.
Системное применение принципов многоуровневой взаимной
адаптации человека и машины и анализа информационных средств
и систем на указанных уровнях позволило выдвинуть проблему
построения перспективных систем адаптивного информационного
взаимодействия типа гибридного интеллекта.
Индивидуальная адаптация информатики, другой техники
к человеку представляет собой гуманистическую миссию инженер-
ной психологии. Индивидуальная адаптация средств деятельности
к человеку может использоваться в следующих случаях: вместо
профессионального отбора, если все существенные индивидуаль-
ные различия могут быть скомпенсированы; вместо обучения,
когда адаптивность компенсирует отсутствие профессиональных
навыков; наиболее часто — для расширения круга доступных
индивиду-оператору функций в нормальных и особенно экстре-
мальных условиях и для улучшения значений критериев оценки
деятельности в нормальных условиях.
Во всех случаях индивидуальная адаптация направлена иа
снижение реальной сложности решения задач. При этом априор-
ные знания о решении каждой задачи, советы, хранящиеся в ЭВМ
или модифицируемые ею, должны представляться человеку с ка-
тегоричностью, адекватной их достоверности в каждом конкрет-
ном случае, и в форме, учитывающей индивидуальные психофизио-
логические и личностные особенности студента
В эпоху иаучио-техиического прогресса массовое распростра-
нение получают профессии, связанные с контролем технологиче-
ских процессов и упраилеиием ими В результате все большее число
студентов инженерных специальностей готовится к операторской
и диспетчерской деятельности, важным элементом которой яв-
ляется быстрое и надежное восприятие информации, в первую
очередь зрительной. Высокая потребность производства в опера-
торах ограничивает возможности отбора людей на эту профессию.
Методы адаптации средств отображения информации к человеку
позволяют успешно работать в качестве операторов даже людям,
страдающим серьезными нарушениями зрительной системы.
В то же время существует немало ситуаций, когда сама поста-
новка вопроса об отборе людей совершенно неприемлема. Это от-
носится, в первую очередь, к организации обучения — необхо-
димо обучать детей и студентов с любыми аномалиями зрения.
Современные информационные системы позволяют широко варьи-
ровать характеристики предъявляемой информации и успешно
осуществлять индивидуальную адаптацию ее к самым различным
потребителям,
В настоящее время инженерно-психологическая адаптация
техники к человеку-оператору ограничивается, как правило,
320
только двумя уровнями — тотальным и контингентным. Иначе
говоря, при проектировании информационных систем учиты-
наются либо общие (тотальные) психологические закономерности,
либо среднестатистические характеристики того контингента лю-
дей, который типичен для работы в данном классе систем. Однако
опыт показывает, что организация технических средств и условий
деятельности операторов высоких иерархических ступеней в АСУ
на основе таких среднестатистических данных нередко приводит
к большим потерям, поскольку принципы отбора операторов и
применяемые конструкторами справочные инженерно-психоло-
гические данные не согласованы между собой, оии лежат в иепере-
секающихся областях. Другими словами, конструкторы ориенти-
руются иа некоторые усредненные справочные психологические и
психофизиологические характеристики, которые существенно от-
личаются от характеристик тех индивидов, которые реально ра-
ботают в созданной системе. Постоянно расширяется число систем,
важным условием успешного функционирования которых является
учет типологических (групповых) и индивидуальных особенностей
операторов.
Для выбора оптимального уровня адаптации необходимо знать распределе-
ния существенной для работы с информационной системой психологической
характеристики ф для индивида, типологической группы, контингента нлн попу-
ляции в целом При выборе оптимального уровня адаптации информационной
системы к операторам будем исходить из предположения, что относительно каж-
дого индивида мы знаем наиболее существенную психологическую характери-
стику ф, а относительно всего множества индивидов предполагается известным
распределение индивидов по этой характеристике так, что число индивидов,
обладающих характеристикой ф в пределах от ф до ф-| с/ф, составляет dN =
~ F (ф) йф, а общее число индивидов рассматриваемого множества N =
= J F (ф) с/ф.
Ниже мы будем говорить о средстве деятельности или о приборе с пара-
метром ф. подразумевая под этим, что прибор сконструирован с расчетом на инди-
вида с характеристикой ф — ф0, так что последний развивает на этом приборе
наибольшую эффективность по сравнению с индивидами, обладающими харак-
теристиками, не равными ф0.
Для оценки эффективности деятельности на этом приборе введем функцию
эффективности Q (ф, ф0), которая при каждом фиксированном фо является неотри-
цательной функцией ф Физический смысл функции эффективности (всякий раз
получающей свою интерпретацию в зависимости от конкретного вида деятель-
ности) состоит в отражении информационной производительности, развиваемой
индивидом с характеристикой ф на приборе с параметром ф0, т е на приборе,
созданном в расчете на индивида с характеристикой ф — Фо Если рассмотреть
два прибора, обладающих разными фо, то в принципе функциональная зависи-
мость от ф может меняться от прибора к прибору Для простоты предположим,
что зависимость Q (ф, фо) от ф носит параметрический характер Таким образом,
мы предполагаем, что Q (ф, фв) является неотрицательной функцией двух аргу-
ментов ф н фо, от которой (по мере надобности) мы будем требовать в дальнейшем
удовлетворения тем или иным условиям, например непрерывности, существова-
ния частных производных
Кроме того, смысл, вкладываемый нами в функцию эффективности, требует,
чтобы при ф = фо эффективность Q (ф, ф0) обладала глобальным максимумом,
иначе говоря, имело место следующее соотношение:
max Q (ф, фо) = Q (ф», фо). с
. г ' 1 *
11 Венда В Ф.
321
Это условие отвечает тому обстоятельству, при котором конструкторы, созда-
ющие прибор, ориентируются на то, чтобы индивид с характеристикой "ф - фо
развивал максимальную эффективность на данном приборе
Естественно оценивать качество данного прибора по средней эффективности
работы с ним всех членов рассматриваемого множества М, т. е. по величине
Q (Фо) = j Q (Ф> Фо) F (Ч»> <*Ф-
Заметим, что Q (фо) = J Q (ф. Фо) F (Ф) ^Ф полная эффективность, развивае-
мая множеством индивидов которая также может служить оценкой качества
данного прибора. Как Q (ф), так и Q (ф0) являются функциями от ф0 (параметра
прибора), а поэтому можно и дблжно выбирать такое значение параметра при-
бора фо, чтобы максимизировать Q (ф0) либо - Q (ф) (кстати, последние величины
достигают экстремума при одном и том же ф0). В выборе оптимального (достав-
ляющего максимума Q (ф0)) значения параметра прибора фо как раз состоит задача
адаптации средств деятельности к данному множеству индивидов. Однако иа
практике конструкторы часто ориентируются на среднестатистического пред-
ставителя некоего множества индивидов, которого, впрочем, может и вообще
не существовать, т. е. на величину
Ф^= (ФИФ-
Допускается при этом, по-видимому, что ф и есть то самое оптимальное зна-
чение параметра прибора, к которому следует стремиться, это, одиако, не всегда
верно.
Проиллюстрируем сказанное на примере, условившись предварительно,
что в случае, когда прибор ориентирован на ф, будем говорить о тотальной адап-
тации по средней величине (ТАСВ), а в случае, когда прибор сконструировав
с ориентацией на закон распределения F (ф), — о тотальной адаптации с учетом
закона распределения (ТАЗР).
Пусть Q (ф, фо) достигает своих экстремумов по Фо (при фиксированном ф)
при фо, не зависящем от ф Например, такое положение имеет место, еслк функция
Q (Ф. Фо) представима в виде
Q (Ф. Фо) - Qi (Фо) Qa (Ф). (7.1)
Очевидно, что в этом случае Q (ф\>) достигает своих экстремумов при тех асе
значениях ф0> что и функция Qj (ф0). Пусть прн ф0=-Ф5 и % - фд достигаются
глобальные максимум н минимум. Если теперь оказывается, что распределение
таково, что ф — ф£, то, очевидно, значения для ТАЗР и ТАСВ совпадают. Однако
вполне может оказаться, что ф ф£ и даже ф— фо- В этом случае значение
средней эффективности работы Q, определяемое согласно ТАСВ, всегда меньше
значения соответствующего ТАЗР, а при ф _ ф5 ТАСВ (иначе говоря, прибор,
рассчитанный на среднего человека из Л1) обеспечивает наименьшую возможную
эффекта вность р аботы.
Следует отметить, что когда О (ф, ф0) удовлетворяет условию (7.1), оптималь-
ное значение характеристики прибора оказывается инвариантным к распределе-
нию F (ф). Однако в более общем случае это не всегда так, и оптимальное значе-
ние ф0 существенным образом зависит от распределения членов множества М
по характеристике ф, т. е. от F (ф). Проиллюстрируем наше утверждение на про-
стом примере.
Пусть ф и фо принимают только неотрицательные значения, а функция эф-
фективности
' ' ‘ ' Q (Ф. Фо) = е ** •
Фо
Нетрудно видеть, что функция Q (ф, фо) удовлетворяет всем условиям, на-
лагаемым на функцию эффективности, причем максимум по ф (при фиксиро-
ванном фо) достигается, как и требуется, при ф— фо и Q (ф0, ф0) . е~х.
Рассмотрим кусочно-равномерные распределения, заданные следующим
соотношением:
„ ( Nf&, если 0 < ф < А;
F (ф) = < т
I 0, если ф > 0.
Заметим, что, вообще говоря, разным А 0 соответствуют различные рас-
пределения F (ф). При А — 0 F (ф) представляет собой дельта-функцию. '
Среднее качество работы в данном случае определяется как
о
Выполнив интегрирование, получим
Можно показать, что эта функция имеет максимум прн некотором фо < А,
причем Фо может быть найдена из решения следующего уравнения:
1—«-4/*"Г1 + А +( Ау-|=0
L Фо \ Фо / J
Таким образом, оптимальная (т. е обеспечивающая наибольшее значение
среднего качества работы с данным прибором) характеристика ф£ может зависеть
от характера распределения F (ф). В частности, в данном примере фЗ зависит от
А — единственной характеристики распределения. Зная априори А, легко можно
найти оптимальное значение параметров ф^. Отметим, что для рассмотренного
случая Q (ф) — 0,2 (средняя эффективность в случае ТАСВ), a Q (ф£) = 0,31
(средняя эффективность в случае ТАЗР), так что Q (ф) незначительно уступает
оптимальному значению.
В плане проблемы многоуровневой адаптации существенным является вопрос
о выборе специальной структуры оперативных средств для решения некоторого
класса задач определенным контингентом студентов. Этот вопрос соответствует
ранее введенному понятию контингентной адаптации.
Мы будем говорить о контингентной адаптации всякий раз, когда в ходе
поиска оптимума эффективности оперативного управления речь идет не обо
всем множестве индивидов М, & лишь о некой его части С математической точки
зрения, анализ методов тотальной и контингентной адаптации является практи-
чески тождественным, поэтому мы сразу перейдем к рассмотрению индивидуаль-
ной адаптации. В этом случае рассматривают одного единственного представи-
теля множества М, к которому приспосабливаются средства оперативного управ-
ления.
Если характеристика ф рассматриваемого индивида известна и фиксирована
(не меняется во времени), то эффективность его деятельности с данным прибором
может быть без труда получена на основе функции Q (ф, ф0) простой подстановкой
8 Q (Ф> Фо) значения ф, которым обладает данный индивид. Пель при этом состоит
в отыскании прибора с таким значением параметра ф0, который обеспечивает мак-
симум функции эффективности работы данного индивида. В математическом плане
эта задача сводится к отысканию максимума (при фиксированном значении ф)
функции Q (ф, ф0).
Таким образом, максимальная эффективность работы рассматриваемого
члена из М равна max Q (ф, фо).
4>о
Однако в реально существующих ситуациях чаще всего характеристика ф
рассматриваемого индивида изменяется, причем о законе ее изменения может
1Р
323
быть, например, известна функция распределения f (ф) значений, которые при-
нимает ф. Эта функция может зависеть также от времени. Как и всякая другая,
функция распределения ft (ф) для каждого момента времени удовлетворяет усло-
вию нормировки
j ft (Ч>) 4ф = 1.
Случай непостоянного ф приводит нас к понятию индивидуально-оперативной
адаптации, которая заключается в выборе в каждый момент времени такого
значения параметра ф0 (f) прибора, при котором, например, можно максимизи-
ровать значение зкффективности работы с прибором на заданном интервале вре-
мени ОТ /у до *2.
В частности, когда распределение ft (ф) не зависит от времени, в плане ин-
дивидуально-оперативной адаптации может быть поставлена задача об отыска-
нии такого значения параметра гро прибора, которое обеспечивает максимум сред-
ней эффективности работы с прибором данного индивида. Математически это
эквивалентно отысканию максимума по ф0 величины j / (ф) Q (ф, ф4 йф. При
этом максимальное среднее качество работы будет равно max f (ф) Q (ф, ф0)йф.
Фо J
В качестве еще одного примера мы рассмотрим ситуацию, когда характери-
стика ф может принимать конечное число дискретных значений фь фа, ф3, фт.
Предположим еще. что ф может меняться только в дискретные, равно отстоящие
(скажем, на AZ) моменты времени, так что на интервале от /( до 4- АГ значение ф
остается постоянным (/ ^ 1, 2, 3, 4, Значение, которое принимает ф на /-м
временном интервале (/$, 4- Л/), обозначим через ф*. Тогда средняя эффектив-
ность работы за л тактов (с л, до л( 4- л) определяется выражением
п,+п
Сп(Фо)--^ 2 GW0’ (7.2)
Так как Qn (фо) зависит от ф5, то естественно выбрать такое значение ф0,
при котором можно максимизировать величину Q (фо).
Пусть, например, вероятность того, что ф примет некое значение, зависит
только от значения, которое ф принимала на предшествующем временном интер-
вале. и пусть эта вероятность не заянсит от времени Иначе говоря, процесс при-
нятия различных значений описывается стандартной марковской цепью с матри-
цей переходных вероятностей Р — || pt0, где рtk - вероятность того, что на
данном временном интервале ф примет значение, равное фа, при условии, что
на предшествующем интервале ф имело значение ф(
Допустим, что =г В этом случае соответствующая марковская цепь
оказывается эргодичной, так что существуют финальные вероятности того, что ф
примет некое значение ф/ (< — 1,2.т), не зависящее от начального состояния.
Обозначим финальные вероятности /?(, тогда для них имеем следующую
систему уравнений:
«гЬл; £r( = i-
k=l
В рассмотренном случае, по-видимому, имеет смысл оценивать качество
работы оператора по критерию Q (ф0) = lim Рп(фо), гДе Qn (Фо) задается выраже-
нием (7.2), при этом я*»
m
Q (фв) ~ У, RtQ (Фь фо)-
Г-1
Таким образом, работа рассматриваемого индивида окажется наиболее
эффективна с прибором, параметр фо которого такой, что доставляет максимум
324
величине J? (фь ф0), при этом средняя эффективность работы оператора
(=1
m m
max У, (фь Фо) У (max Q (Ф1> Фо)'| .
Фо f=l Фо }
В частности, если функция эффективности определена согласно соотношению
Q (Ф. Фо)- (Ф'Ч'о) то легко подсчитать, что максимальное среднее значение
эффективности в этом случае равно е-1.
Отметим, что некоторые методы исследования индивидуально-оперативной
адаптации без труда могут быть использованы в случае тотальной и контингент-
ной адаптации. Так, если в условиях примера, рассмотренного выше, известно,
скажем, что Л меняется от времени детерминированным образом, т. е. A (t) есть
некоторая известная функция времени f, то для наиболее эффективной работы
всего коллектива необходимо, по-видимому, снабдить приборы устройством,
которое автоматически меняет фо так, что Л (Z) ф йф = 1,73. В том случае, когда
зависимость от времени носит стохастический характер, должно непрерывно
(или, скорее, по результатам, усредненным за короткие интервалы разбиения)
изменяться в целях максимизации или стабилизации на заданном уровне показа-
телей учебной деятельности студентов.
Ч. !
ГЛАВА 8
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ФОРМ ДИАЛОГОВ
Л* В СИСТЕМАХ ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТА
, 8.1. ИНФОРМАТИКА КАК ОСНОВА ОПТИМИЗАЦИИ
ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ сложности
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Из экспериментальных исследований ПФС следует, что опти-
мальны? значения ПФС могут служить основой конструирования
эффективного решения, превращения ранее трудноразрешимой
задачи в тривиальную. Иначе говоря, ПФС могут ие только слу-
жить индикаторами сложности решения возникающей задачи,
скажем, отдельным человеком нли конкретной группой людей,
но и основой формирования ими информационной структуры, де-
лающей решение очевидным для всех участников, для любого
человека.
Здесь мы хотели бы обратить внимание на то, что выражение
«принятие решения» имеет два различных смысла: принятие —
как поиск и нахождение решения; принятие — как согласие с кол-
лективно (или кем-то другим индивидуально) найденным реше-
нием. Второй смысл обычно упускается нз виду прн проектирова-
нии н организации интеллектуальных, управляющих н обучаю-
щих систем, других средств информатики. Это часто приводит
к тому, что понимание, реализация найденных решений слишком
затягивается или искажается при их передаче другим участникам
управления.
325
Адаптивные средства и системы информатики, предназначенные
для обеспечения коллективного обучения и решения, построен-
ные по принципам гибридного интеллекта, предназначены, в част-
ности, для эффективного совместного принятия решения в обоих
указанных смыслах в процессе общения.
Начнем с того, что обучение, передача профессиональных зна-
ний, оценка профессионального уровня и успешности деятель-
ности, выдача социального заказа, большинство видов стимулов
и мотивов, наконец, совместное решение задач — все это реали-
зуется через общение. Представление о ПФС тесно связано с анали-
зом процессов общения при передаче знаний в процессе обучения,
совместном решении задач, совместной реализации решения.
Единство набора основных ПФС является основой эффективного
общения; у участников должны быть единые контрольные опорные
координаты отображаемых объектов реального мира, задач (в том
числе научных, абстрактных) для создания парадигмы решения и
его реализации.
Если взаимодействие с предшественниками двустороннее (обу-
чение через общение, развертывание во времени априорных стра-
тегий решения с помощью информатики), то передача априор-
ных стратегий происходит более эффективно. ПФС — это информа-
ционная опора и мера не только общения между людьми, но и
взаимодействия е окружающим миром в ходе целенаправленной
деятельности.
Создание АОС в автоматической оптимизацией структуры пред-
ставления информации человеку — важнейшая перспективная
задача компьютеризации обучения. В настоящее время необхо-
димо развернуть соответствующие экспериментальные исследова-
ния. При изучении общих и индивидуальных особенностей вос-
приятия человеком информации с экрана дисплея, при разработке
требований к условиям работы человека с дисплеями, методов
психодиагностики, отбора и обучения, организации и адаптации
средств информационного взаимодействия может применяться
методическая схема, описанная в работе 116].
Проведение экспериментов по этой методике рассматривается
нами как первый шаг иа пути организации адаптивно-информа-
ционного взаимодействия человека с ЭВМ. Основу адаптивного
информационного взаимодействия человека с ЭВМ составляет
прежде всего запас способов отображения задач и количественный
анализ ПФС при использовании каждого из имеющихся вариан-
тов СОИН. При значительном запасе вариантов СОИН для каж-
дого типа задач, для каждого индивида может быть выбран ва-
риант, наиболее близкий к оптимальному. Кроме того, группа
людей, пользующихся разными формами отображения информа-
ции, имеет данные о большом числе разных структур («проекций»)
задач и имеет больше шансов иа успешное решение любой новой
задачи. Данное направление работ в вузах особенно актуально,
поскольку особое зиачеине приобретает овладение студентами
326
активными навыками управления техникой, освоение ими основ
операторских профессий.
Совершенствование системы образования направлено иа его
гуманизацию. Это процесс сложный, многогранный. Важный его
аспект — улучшение условий обучения, в частности, учет инди-
видуальных особенностей и психофизиологических недостатков
учащихся и студентов, в том числе весьма распространенных ано-
малий зрения.
Общеизвестно, что возможности зрительного восприятия ин-
формации любым человеком ограничены но скорости, объему,
алфавиту знаков. Кроме того, восприятие окружающего мира
всегда субъективно, т. е. индивидуальный зрительный образ
объекта имеет определенные отличия и от истинных свойств объ-
екта, и от зрительных образов этого же объекта, но в отражении
другими индивидами. Одной из причин искаженного отражения
объектов являются разного рода аномалии в физике и психофизио-
логии, наблюдающиеся в той или иной степени практически у лю-
бого человека, ио особенно явственно проявляющиеся у людей,
страдающих слабовидением, в том числе астигматизмом, нистаг-
мом, другими недугами зрения.
Индивидуальные различия субъективных образов объектов за-
висят ие только от характеристик зрительного анализатора, но
и от фило- и онтогенеза, особенностей культуры, усвоенной чело-
веком, его профессии.
Эволюционно индивидуальные различии зрительного восприя-
тия объективного мира, вероятно, служат как для поставки ма-
териала естественного отбора (т. е. элиминации аномалий, не-
приемлемых для данных условий), так н для обеспечения наибо-
лее полного, всестороннего, всеобъемлющего восприятия дина-
мики среды популяцией, видом, биосистемой. Это последнее
предназначение индивидуальных различий превращает зритель-
ные аномалии из слабости в достоинство, ибо аномалии зритель-
ного восприятия разных индивидов могут существенно дополнять
информацию, синтезируемую сообща многими индивидами, со-
ставляющими интегральный гибридный сенсор.
С точки зрения инженерной психологии, учет индивидуаль-
ных особенностей восприятия обусловливает необходимость поста-
новки и решения двух крупных проблем:
компенсации путем индивидуальной адаптации отображаемой
информации;
целенаправленного подбора участников группы (гибридного
сенсора), взаимно компенсирующих сенсорные аномалии и огра-
ничения друг друга и обеспечивающих требуемые параметры
(например, спектр сигналов) и эффективность (надежность, точ-
ность) восприятия, недоступные никому из них в одиночку.
Обе эти проблемы так или иначе связаны с эволюпионио-
историческим условием прогресса человечества — преемствен-
ностью процессов восприятия естественных и искусственных объ-
327
ектов внешнего мира, в том числе произведений искусства, лите-
ратуры, науки, учебников, технологических инструкций, систем
отображения оперативной информации.
Системы отображения оперативной информации составляют
главный предмет инженерной психологии — обеспечение именно
такой категоричности в отображении априорных стратегий вос-
приятия и мышления, которая соответствует достоверности этих
стратегий для новых реальных условий жизни и деятельности лю-
дей.
Проблемы индивидуальной адаптации систем отображения
учебной и оперативной информация к учащимся школ, студентам
вузов и техникумов, операторам технологических производств,
имеющих явные признаки астигматизма, разрабатывались в те-
чение многих лет.
В исследованиях по индивидуальной адаптации информации
к людям с астигматическим зрением знание структуры аномалий
зрительного восприятия дало возможность адаптировать различ-
ные системы визуальной информации к индивидуальным особен-
ностям человеческого зрения, в результате чего были значительно
снижены напряженность и число ошибок при восприятии инфор-
мации.
Индивидуальная адаптация визуальной информации к астяг-
матикам с различными видами астигматизма проводилась с учетом
вида и степени астигматизма, углов резкого видения, расположе-
ния визуальной информации, освещенности системы визуальной
информации, вида шрифта, индикаторов и шкал, толщины эле-
ментов шрифта, знаков, мнемосхем, мнемозиаков, пиктограмм,
контрастности знаков, минимального просвета между элементами
знака, применения анаморфотных иасадок и поляризационных
фильтров, видов ЭЛТ и индикаторных табло, цветового и компо-
зиционного решения СОИН.
Эксперименты показали, что для четкого восприятия знаков
при астигматизме необходимо учитывать направления главных
опознавательных элементов в зависимости от вида астигматизма:
при прямом астигматизме — вертикальных элементов; при об-
ратном астигматизме — горизонтальных элементов; при косом
астигматизме — элементов под определенным углом.
При индивидуальной адаптации знаков к астигматикам сле-
дует учитывать удлинение изображения знака в определенном
направлении в зависимости от вида астигматизма.
С меиьшим числом ошибок воспринимаются:
при прямом астигматизме — прямые рубленые или контраст-
ные шрифты; узкие и нормальные знаки;
при обратном астигматизме — прямые широкие, рубленые
и контрастные шрифты;
при косом астигматизме — курсивные шрифты, угол наклона
которых совпадает с направлением наиболее четко воспринимае-
мых астигматиком линий.
328
Для индивидуальной адаптации к определенному виду астиг-
матиков можно применять шрифты с линейно-штриховым начерта-
нием: при прямом астигматизме штрихи знака располагаются
в вертикальном направлении, при обратном астигматизме —
в горизонтальном направлении, прн косом астигматизме — под
определенным углом.
Знаки, сформированные из светящихся точек, воспринимаются
сплошной линией в горизонтальном, вертикальном или под ка-
ким-либо другим углом в зависимости от вида астигматизма, что
дает возможность адаптации точечного изображения для всех
видов астигматизма.
Исследования различных способов отображения визуальной
информации па дисплеях ЭВМ прн астигматическом зрении выя-
вили основные недостатки существующих дисплеев для астигма-
тиков: недостаточные размеры символов; невозможность изме-
нения наклона начертания символов и яркости свечения отдель-
ных точек мнкрорастра.
Обычно микрорастр имеет 35 точек (5x7). Этого числа элемен-
тов недостаточно для адаптации шрифтов на дисплеях к астигма-
тнкам. Кроме того, необходимо иметь возможность изменять
наклон букв иа экране, а также относительную яркость элемен-
тов знаков. При многоточечном формировании символа индиви-
дуальная адаптация осуществляется к определенному виду астиг-
матизма за счет слияния отдельных точек в одну линию в опреде-
ленном направлении в зависимости от вида астигматизма. В этом
случае астигматнк видит ие точечное изображение, а линейно-
штриховое. Для астигматиков с прямым астигматизмом можно
применять матрицу с повышенной яркостью свечения точек по
оси X и формирующих наклонные элементы символов. Прн об-
ратном астигматизме, наоборот, повышенная яркость свечения
необходима по оси У н по оси формирования наклонных элемен-
тов.
8.2. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
ГРУППОВОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Развитие современных автоматизированных систем управле-
ния, усложнение комплексов технических средств и технологии
производства, широкое использование средств вычислительной
техники в организации н управлении технологическим процес-
сом производства ведут к возрастанию роли коллективной дея-
тельности людей в управлении, планировании, проектировании,
научных исследованиях.
Изучение совместной операторской деятельности занимает
важное место в инженерной психологии, психологии труда и уп-
равления. Весьма актуальными стали вопросы создания оптималь-
ных условий деятельности смей операторов, отбора н комплекто-
вания групп, взаимодействия операторов разных иерархических
329
уровней, согласования психофизиологических и социально-
психологических характеристик операторов и многие другие.
Проблема с еще большей остротой встает в исследованиях
процессов принятия решения, так как наиболее ответственные
решения в системах управления все чаще являются продуктом
взаимодействия групп людей и возможны лишь при согласовании
усилий операторов.
Исследования многих советских и зарубежных ученых в об-
ласти группового решения оперативных задач позволили выявить
н описать некоторые особенности принятия групповых решений,
получить данные о зависимости группового решения от влияния
ряда факторов, предложить способы качественного и формализо-
ванного описания процессов группового решения н информацион-
ного взаимодействия операторов.
Тем ие менее проблема совместного принятия решений разрабо-
тана недостаточно. Центральной проблемой здесь, иа наш взгляд,
является выявление, анализ и оптимизация ПФС принятия ре-
шений при совместной работе группы операторов. При решении
этой проблемы были поставлены следующие основные задачи:
выявление и анализ факторов, влияющих на процесс информацион-
ного взаимодействия между операторами при совместном принятии
решений; разработка методики экспериментального изучения про-
цесса решения оперативных задач в целях анализа н оптимиза- ,
ции ПФС принятия решений при информационном взаимодейст- '
вии операторов; экспериментальное исследование процессов труп- ’
нового принятия решений н информационного взаимодействия
между операторами; изучение влияния типов экспериментальных
задач и систем отображения информации на оптимизацию ПФС
информационного взаимодействия операторов; исследование ста-
тистических связей между ПФС и критериями сложности приня-
тия решений группой операторов; разработка практических ре-
комендаций по оптимизации структуры и ПФС группового ре-
шения оперативных задач. Эти задачи решались в диссертациях
А. И. Санникова, К. В. Маскевнча и др.
Существует несколько направлений в исследованиях группо-
вого принятия решений: стратегнальиый, функционально-роле-
вой и структурный.
Стратег иальиый подход в исследовании групповых решений
получил достаточно широкое распространение в практике психоло-
гических исследований. Он ведет свое начало от исследований
Р. Д. Л уса и Райфы (1961) и Дж. Брунера (1967). Стратегнальиый
подход ориентирован иа изучение механизмов индивидуальных
н групповых решений различных классов задач, особенностей
формирования и реализации стратегий, характерных для того
или иного оператора и класса задач, анализ индивидуальных ре-
шений и выбор способов интеграции и согласования альтернатив-
ных вариантов в группе.
Различие в формировании групповой и индивидуальной стратегий
330
заключается в координации совместных усилий при совмест-
ной разработке или согласовании плана, необходимости выработки
групповых норм и критериев оценки плана и совместной деятель-
ности на всех этапах продвижения к цели. Вместе с тем формиро-
вание групповой стратегии обусловлено рядом специфических
факторов: способом интеграции (объединения) индивидуальных
вариантов решения применяемой системой отображения информа-
ции, составом и структурой используемой информации, структурой
общения, составом группы и т, д.
Известно, что принятие согласованных решений обычно уве-
личивает общее время работы группы вследствие проведения
предварительной оценки альтернативных вариантов, упорядоче-
ния ранжирования, подготовки матриц полезности и матриц ве-
роятностей исходов событий или матрицы оценки последствий
ошибочных решений (прн использовании различных методов ин-
теграции индивидуальных решений).
Спектр применяемых стратегий и характер их проявления,
развертывание во времени решения существенно изменяются в за-
висимости от объема работы, которую необходимо выполнить
группе для выработки и принятия варианта решения. Анализ
интенсивности групповой работы показал, что нагрузка является
функцией используемых стратегий решения. Более эффективные
стратегии применяются в случае, когда нагрузка достигает пре-
дела работоспособности группы; при неполной нагрузке исполь-
зуется менее экономичная стратегия, удовлетворяющая другим
критериям деятельности (качеству принимаемого решения).
Стратегии решения могут изменяться также и под воздейст-
вием продолжительности работы человека, особенно, в период
обучения.
Было показано, что динамика стратегий обусловлена форми-
рованием у обучаемых системы понятий, относящейся к данному
конкретному виду деятельности, на основе получаемой информа-
ции.
Обмен информацией осуществляется обычно в форме обще-
ния, которое позволяет определить ассоциативные координаты
индивидуальных стратегий при совместной деятельности (ориенти-
ры, точки отсчета, опорные образы), обеспечивает формирование
общей программы и общей стратегии.
Для адекватного описания синхронизации стратегий необхо-
димо знать ие только спектр индивидуально применяемых для
решения данного класса задач эффективных (ведущих к достиже-
нию цели решения) стратегий, содержание типов принимаемых
операторами решений, ио также и сочетаемость как типов решений,
так н индивидуальных стратегий в групповой стратегии.
Стратегия взаимодействия изменяется также в зависимости
от перцептивно-информационных факторов, определяющих выбор
индивидуальных стратегий поиска н опознания объекта в инфор-
мационном поле. Возможность более всесторонне оценить ииформа-
331
дополнительного внимания и являющиеся проблематичными,
позволяет получить более адекватное представление об объекте.
На обширном материале экспериментов но совместному опозна-
нию сложных образов людьми, страдающими разными формами
астигматизма, было показано, что целесообразно формировать
группы нз лиц, обладающих различными наборами стратегий
выполнения поставленной перцептивной задачи, а также представ-
лениями о способах интеграции вариантов решения н навыками
работы в различных категориях групп,
Функциоиально-ролевым подходом к исследованию принятия
групповых решений условно объединяются работы В. В. Чавча-
нндзе, М. Г. Ярошевского, Гордона, Осборна в других ученых.
Эти работы характеризуются рядом особенностей:
использованием группы индивидов в качестве «решателей»;
такой организацией поиска решений, при которой участникам,
входящим в группу, назначаются различные функциональные
роли;
разбиением процесса принятия решения ва определенные по-
следовательные фазы;
использовавнем особой техники для выдвижения вариантов
решения.
В рамках этого направления можно выделить такие методы,
как синектика, мозговой штурм, индуцирование пснхоинтеллек-
туальной деятельности (ИНИД), программно-ролевой подход,
учет «за» и «против», фундаментальное проектирование Мэтчета,
кумулятивная стратегия Педжа н ряд других (см. обзорную
книгу Дж. Джонсона [331).
Синектика, предложенная Дж. Гордоном, предназначена для
направления спонтанной активности людей на исследование и пре-
образование проектной проблемы. Для этого Дж, К- Джонс ре-
комендует тщательно подобрать группу специалистов в качестве
самостоятельного «отдела разработок»; предоставить этой группе
возможность попрактиковаться в использовании аналогии для
ориентирования испытаний активности мозга и нервной системы
на решение предложенной проблемы; передать группе сложные
проблемы, которые не может решить основная организация, и
выделить ей достаточное время для их решения; предоставить ре-
зультаты работы группы основной организации для оценки и вне-
дрения.
Аналогии, используемые в сииектнке, могут рассматриваться
как метаязык, с помощью которого можно обсуждать не только
структуру проблемы в модели альтернативных решений, но также
в сопоставимые структуры в окружающей действительности,
в языке и в функциях человеческого организма. Спонтанное мыш-
ление, которое синектика пытается стимулировать, может рас-
сматриваться как результат активности мозговой и нервной си-
стем нескольких человек, работающих по типу универсальных аиа-
332
логовых вычислительных машин, способных исследовать и со-
поставлять различные модели. Аналогии представляются как сред-
ства для смещения процесса исследования структуры проблем
с уровня осознанного мышления на уровень спонтанной актив-
ности мозга и нервной системы. Приятное чувство уверенности
в том, что находишься на верном пути, которое вырабатывается
у синекторов, можно рассматривать как внезапный спад умствен-
ной активности в момент, когда и а одном и том же участке нерв-
ной сети мозга отражаются две сопоставимые структуры. Это яв-
ляется сигналом к подкреплению определенного решения новыми
аналогиями, связанными с соответствующими проблемами. Ак-
цент на биологические аналогии, ощущение душевного подъема,
к которому сознательно стремятся члены группы, и следующее
за этим чувство физического изнеможения дают основание пред-
полагать, что поиском соответствия между проблемой и ее реше-
нием управляют те же части нервной системы, которые ведают
биологической активностью человека,
В сииектике взаимодействие выполняет две функции: регуля-
тивную, связанную с координацией совместных действий, н ком-
муникативную, направленную иа обеспечение взаимодействия
необходимой информацией, ее передачу и циркуляцию в группе.
В мозговом штурме коммуникации придается несколько боль-
шая роль [33 ]. Отметим, что здесь, как и в методике Дж. Гордона,
этапы генерации вариантов решения и анализ, критика н отбор
оригинальных, жизнеспособных, требующих детальной разработки
вариантов и последующая их реализация ограничены во времени
и обычно выполняются различными группами участников, функ-
циональное разделение по этапам группового принятия решений
в мозговом штурме меньше выражено: нет разбивки на фазы,
функциональные роли менее разнообразны. Вместе с тем приме-
нение комплекса правил принятия решений способствует полу-
чению большого числа вариантов решения, причем большее число
качественных вариантов появляется чаще во второй половице
решения, нежели в первой Правила принятия решений следующее:
запрещается высказывание критики или возражений против
любой выдвинутой идеи; в результате этого снимается психологи-
ческий барьер, связанный со стеснительностью н боязнью критики,
создается обстановка соревнования в оригинальности мышления,
которая стимулирует участников к активному высказыванию,
может быть, непродуманных, ложных, ио новых и смелых идей;
эти необычные, «дикие» идеи поощряются, поскольку они мо-
гут побудить других участников найти способ их осуществления;
приветствуются любые модификации решения, его развитие,
улучшение, а также комбинации с другими решениями;
группа «генераторов идей» должна продуцировать их как
можно больше.
Н. Майер предложил испытуемым руководствоваться следую-
щими двумя принципами! признавать неадекватными решения,
333
отвергать решения, с которыми ие согласны некоторые члены
группы. Для окончательного обсуждения должны отбираться
только те решения, с которыми согласна вся группа. Эта про-
цедура позволила не только подвести группу к согласию, но и
добиться оптимальных решений.
М. Г, Ярошевским разработай программно-ролевой подход
к исследованию научных коллективов. Центральное место в этом
подходе занимает программа, выступающая детерминантой вну-
тригруппового общения и организующая групповой процесс на
всем его протяжении, В зависимости от этапа и уровня реализа-
ции программы выделяются научные, научно-организационные
н иаучио-адмииистративиые роли. Как показали результаты экс-
периментального исследования, более продуктивными оказались
группы с гетерогенным ролевым составом (включающие «генера-
тор идей», «критика», ставящего под сомнение выдвигаемые ва-
рианты решения и акцентирующего внимание на их уязвимых ме-
стах, и «коммуникатора», обеспечивающего эффективный обмен
информацией внутри группы), нежели с гомогенным составом
(когда в группу входят только «генераторы» или только «критики»).
В рамках программно-ролевого подхода показано, что эффектив-
ность взаимодействия в группе в значительной степени зависит
от индивидуальных способностей участников группового решения
к выполнению тех или иных .ролей, предрасположенности к оп-
ределенной линии поведения при решении задач.
Использование фу нкц ио на ль ио-ролевого подхода предпола-
гает изучение функций системы, глубокий психологический ана-
лиз деятельности группы, установление необходимой структуры
распределения ролей между участниками группового решения,
анализ рулевого сотрудничества при достижении целей совмест-
ной деятельности.
Структурный подход ориентирован на поиск н выделение
характеристик (параметров, элементов структуры) информацион-
ного взаимодействия, определяющих групповую эффективность.
В основе подхода лежит предположение, что возможен синтез
такой структуры информационного взаимодействия, которая яв-
ляется помехоустойчивой, высоконадежной и эффективной. Перво-
начально многие из исследователей определяли зависимость эф-
фективности принимаемых решений от значения одного какого-
либо фактора (например, уровня сплоченности группы, меж-
личностных отношений, субъективного предпочтения и т. п.).
Однако полученные эмпирические факты показали, что необхо-
димо перейти к выбору ограниченного числа взаимосвязанных
переменных, оптимальные значения которых дадут максимум
эффективности групповых решений.
Одни исследователи выделяют два типа переменных величин:
структурные (присущие самому процессу принятия решения)
334
и ситуационные (характеристики решаемых задач, оператора и
среды). К структурным относятся характеристики входного по-
тока и параметры, так или иначе описывающие процесс приня-
тия решений (характеристика системы, ее назначение и те ограни-
чения н критерии, которые обусловлены ее функционированием),
К ситуационным переменным Д. Мейстер относит параметры (ха-
рактеристики) задач, наличие обратной связи, нагрузку н орга-
низацию группы н системы (т. е. некоторые ситуационные пере-
менные), опыт работы, мотивацию, степень сходства членов группы,
эмоциональность, навыки и способности (личностные и групповые
характеристики) и т. п.
Анализ работы группы принятия решений показал необходи-
мость учета трех главных групп факторов, от которых зависит
рациональность принимаемых решений: характеристик задачи,
характеристик группы и процедур деятельности группы.
Общение можно определить как систему целенаправленных про-
цессов, обеспечивающих взаимодействие людей в коллективной
деятельности, реализующих общественные и личностные психоло-
гические отношения и использующие специфические средства,
прежде всего язык. Причем под взаимодействием понимается пред-
метное, орудийное взаимодействие, связанное с управлением ма-
шинами, оборудованием, техническими средствами деятельности.
Под «общением» обычно подразумевают взаимодействие людей,
вступающих в него в качестве субъектов. Речь должна идти не
просто о воздействии одного субъекта на другой (хотя этот момент
н не исключается) и не только о взаимодействии, но в конечном
итоге — о взаимной адаптации людей друг с другом.
Именно в процессе общения осуществляется взаимный обмен
деятельностями, идеями, представлениями, мнениями и т. д., раз-
вивается и проявляется система отношений «субъект —субъект(ы)».
Взаимная адаптация людей, их целей, задач и условий нх реализа-
ции создает общность индивидов, выполняющих совместную де-
ятельность.
Попытку сформулировать понятие «общение» через «взаимодействие» мы
находим и у других авторов. Так А. В. Запорожец и М- И. Лисина определили
общение как целенаправленный процесс взаимодействия и согласования действий
нескольких индивидов; Я. Л. Коломинский понимает под общением информа-
ционное и предметное взаимодействие. Общение характеризуется прежде всего
своей направленностью па другого участника взаимодействия как субъекта.
Одна из сторон общения, наиболее строго характеризующая информацион-
ное взаимодействие, представляет собой обмен разнообразной информацией,
обмен сообщениями или прием — передачу информации между коммуникатором
(адресантом) и реципиентом (адресатом), что отражает также и основное содержа-
ние коммуникации.
В этой же коммуникативной схеме (коммуникатор — сообщение — реци-
пиент) трактуется взаимодействие у Р. Акоффа и Ф. Эмери. Эта позиция совпадает
с выделением коммуникативной стороны общения или информационно-комму-
никативных функций общения.
А. В. Петровский определяет с позиции созданной им стратометрической
концепции общение как групповое взаимодействие с конкретной, актуализиро-
ванной в данный момент в группе задачей деятельности. Внутригрупповое вза-
336
имодействие понимается как такая совокупность коммуникативных и операцион-
ных связей между индивидами, которая определяется объективными условиями
жизнедеятельности группы — обстоятельствами возникновения, задачами функ-
ционирования и возможностями достижения внутригрупповых целей. Предметом
категории взаимодействия являются реально-практические отношения индиви-
дов, одинаково открытые для всех членов группы и концентрирующиеся вокруг
ведущей деятельности группы.
Выделение подсистемы взаимодействия и подсистемы взаимоотношений
у А. В. Петровского более обоснованно, чем деление X. Дженнингсом взаимодей-
ствующей группы на «соцногруппу» и «психогруппу». М. Пейч считал, что каждый
член реальной группы выполняет две функции: «заданную» (соучаствуя в реше-
нии групповой задачи) и «групповую» (соучаствуя в поддержании, усилении и
регулировке дружественных отношений в группе).
Соучастие людей в совместной деятельности означает, что
каждый должен внести свой особый вклад в реализацию как
«заданной», так и «групповой» функции. Это, в свою очередь,
позволяет интерпретировать взаимодействие как организацию
совместной деятельности, в ходе которой для участников важно
не только обменяться информацией, но н организовать «обмен
действиями», спланировать общую деятельность. При этом пла-
нировании возможна такая регуляция действия одного индивида
планами, созревшими в голове другого, которая н делает деятель-
ность действительно коллективной, когда носителем ее будет
выступать уже не отдельный индивид, а группа.
Еще одной особенностью взаимодействия является способность
членов группы антиципировать, предвосхищать действия своих
партнеров.
В исследованиях Дж. Тибо и Г. Келли «проблемой» была обычно
интеллектуальная или психомоторная задача, предъявляемая
группе. Понятие «решение проблемы» включает процесс формиро-
вания групповых действий, направленных иа решение внешних
задач («проблем»), и реакции на конфликтные и частные интересы
членов группы при согласовании конкурирующих вариантов ре-
шения или возможно несовпадающих мнений, выдвинутых иа
обсуждение. С этой точки зрения, групповое решение возникает,
когда предпринимаются общие действия прн попытке удовлетво-
рять общие интересы, вытекающие из общих проблем. Очень часто
в литературе по психологии без достаточных оснований противо-
поставляют решение как процесс и как результат. Если учесть,
что процесс — это континуум результатов, то противоречие ста-
нет явно относительным.
Исследование группового принятия решения проводилось на
различных задачах: оценке сигналов (В. Н. Носуленко), действия
диспетчера (В. Т. Мышкина), радиолокационного контроля воз-
душной обстановки (Д. Мейстер), определения состояния объекта
управления (В. Ф. Рубахин н В. И. Максименко), поиске ориги-
нального конструкторского решения (В. М. Муннпов), нахожде-
ния пути в лабиринте (В. Н. Пушкин), расшифровки космических
и аэрофотоснимков (В. Ф. Рубахнн) н т. д.
В зависимости от индивидуального стиля поведения экспери-
336
ментально выделяют обособляющийся, ведомый, лидерный н со-
трудничающий виды вза имодействня. Для пер вого ха ра ктер на
индивидуалистическая ориентировка, независимость в оценках
н вариантах решений, для второго — следование за лидером,
добровольное подчинение. Лидерный внд отличается выраженной
ориентировкой на власть в группе, лидирующие функции выпол-
няются испытуемыми поочередно. Для последнего, сотрудничаю-
щего взаимодействия характерно стремление членов группы
к совместному решению задач, корреляции своих оценок, а также
стремление к наиболее разумным решениям.
Вклад каждого участника в достижение групповой цели фикси-
руется в моделях «гомеостатического равновесия», предложенных
Ф. Д. Горбовым. Основная ядея методики состоит в том, что группа
(до 20 человек) может выполнить задание (сенсомоторные задачи)
только прн согласованных действиях ее членов. Координация сов-
местных действий и нх синхронизация достигается путем взанмо-
имнтацнн действий партнеров каждым из участников. Условием,
регулирующим успешность групповых действий, является раз-
деление однородных функций между испытуемыми, выработка
оптимального варианта группового моторного действия и его по-
следующая реализация.
Несмотря иа разнообразие методических средств до сих пор
не найден адекватный подход к описанию процессов и показателей
информационного взаимодействия и группового принятия реше-
ний. Основой для такого подхода могут служить методологиче-
ские принципы исследования ПФС решения оперативных задач
[16], поскольку значения ПфС отражают уровень сложно-
сти решения, а оптимальные значения ПФС могут служить
индикатором эффективного взаимодействия в группе опера-
торов.
Единство набора основных ПФС должно являться основой
эффективного информационного межличностного взаимодействия;
прн этом состав и содержание набора ПФС может изменяться в раз-
личных решениях, принимаемых группой. Одним из обязатель-
ных условий выделения ведущих ПФС является наличие значимых
коэффициентов корреляции с критериями решения, в качестве
которых могут быть использованы время принятия нсогласовання
принимаемого группой решения, число ошибок, вероятность ус-
пешного решения задачи за отведенное время (в частности, прн
аварии), стабильность показателей (например, среднее квадратиче-
ское отклонение времени решения задачи) и др.
Основными факторами, определяющими процесс информацион-
ного взаимодействия между операторами, эффективность н каче-
ство принимаемых группой решений, являются психологические
характеристики операторов, сложность задачи н способ представ-
ления информации о задаче участникам решения. Важное значе-
ние также имеет метод обучения н подготовки операторов, способ
формирования концептуальной модели задачи, индивидуальные
337
стратегии решения оперативных задач, количество операторов
в группе и язык информационного взаимодействия.
Зависимость качества группового решения от степени слож-
ности задач и подготовленности операторов обнаружили Д, Тей-
лор и В. Фауст при анализе решения задач по идентификации
объекта. Е. А. Лемке показал, что усвоение группового способа
решения облегчает выработку эффективного индивидуального
решения и дает более высокие групповые показатели решения за-
дач, если в группе собраны примерно равные участники. Если же
в группе работает оператор с высоким уровнем подготовленности,
с более широким «репертуаром» стратегий решений, то выработки
группового способа не наблюдается. Б. Бремером было замечено,
что часто испытуемые с оптимальным способом решения (вырабо-
танным индивидуально) изменяли его в группе, приближая к не-
оптимальиому групповому. Автор объясняет этот факт тем, что
способы, формируемые при групповом обучении, представляют
собой компромисс между стремлением адаптироваться к новым
задачам и уменьшить конфликт с членами группы. Иначе говоря,
работа группы представляет собой процесс взаимной адаптации.
Т. К. Ирл доказал, что группы успешнее работают в более
сложных условиях. При этом и группах из двух человек повы-
шается частота использования «фокусирующей» стратегии.
Независимо от того, проводится индивидуальное или группо-
вое обучение, принципы, цели и методы обучения, требования
к процессу обучения, его организации и техническим средствам
у них во многом совпадают. А. И. Санников поставил задачу до-
биться в ходе общения оптимальной индивидуальной обучеииостн
в интересах обеспечения максимального уровня слаженности
группы операторов.
В зависимости от структурирования учебного материала
в групповой подготовке могут быть использованы различные
известные методы обучения: проблемный метод, или метод созда-
ния проблемных ситуаций, программированный метод, метод
поэтапного формирования умственных действий, а также транс-
формационный метод обучения стратегиям деятельности.
Рассмотренные методы являются взаимодополняющими, и не-
обходима серьезная дидактическая работа для того, чтобы осу-
ществить синтез этих методов для эффективной подготовки групп
операторов. Кроме указанных, в инженерной психологии, психо-
логии труда и эргономике многими авторами разработан ряд
методических приемов и средств, используемых при различных
ограничениях: алгоритмический, информационный, вторичных за-
дач и метод матриц^ бланковый метод, метод «образца», связанный
с формированием ориентировочной основы действия, создание
образа-программы нли эталона и др.
Основным психологическим средством деятельности, создавае-
мым в процессе обучения и тренировки, является концептуаль-
ная модель или, по определению В. Д. Шадрикова, динамическая
338
система информационных признаков, которая носнт характер
целостного образа [85]. В литературе по психологии наряду с по-
нятием «концептуальная модель» (А. Чапапис, 1964) широко при-
меняются термины «акцептор действия» (П. К. Анохин, 1978),
«модель потребного будущего» (Н. А. Бернштейн, 1966), «опера-
тивный образ» (Д. А. Ошанин, 1966), «система ситуационных кон-
цептов» (В. Н. Пушкин, 1978),
Содержание концептуальной модели представляется как набор
образов и моделей реальной и прогнозируемой обстановки, вклю-
чающих представление о задачах системы, мотивы деятельности,
знания о возможных управляющих воздействиях и последствиях
действий. Концептуальная модель основана иа большом количе-
стве априорной информации и обычно характеризуется информа-
ционной избыточностью [46 ].
Различают постоянные концептуальные модели (ПКМ) и опе-
ративные (ОКМ). ОКМ — комплексный, соотносимый с объектом,
его целостный динамический образ, в котором заданная динамика
объекта субъективно отражается оператором в виде структуры
процесса. ОКМ — динамическое образование, трансформирую-
щееся в процессе деятельности в проблемную модель ситуации,
представляющую собой «поле для принятия решения». С анализом
ситуации связаны структурные компоненты ОКМ. Центральным
образованием концептуальной модели является образ-цель, спо-
собствующий детерминации текущей задачей. Образ-цель впиты-
вает весь прошлый опыт человека, включает представление о
средствах н стратегиях деятельности, определяет селекцию, ин-
теграцию и Оценку информации, а также формирование гипотез
и принятие решений.
Для обобщения столь значительного числа лишь немногим
отличающихся понятий (концептуальная модель, образ, образ-
цель, мозговая модель н т. п.) мы предложили термин психологи-
ческая модель (ПМ) и оперативно-психологическая модель (ОПМ)
116]. Если ПМ — генерализованное, стохастически обобщенное
отражение объекта, то ОПМ является психологическим отраже-
нием конкретного состояния объекта, специализированным для
решения возникшей оперативной задачи. ОПМ характеризует
следующие свойства:
неполное (вероятностное) отражение объекта;
вероятная связь с ОПМ;
системное отражение объекта и связей между его элементами;
следствиями этого свойства являются многовариантный характер
процессов решения н явление системно-психологической индук-
ции;
изменение вероятностной структуры ОПМ одной и той же си-
туации в ходе обучения, интерференция приемов решения и свер-
тывание процессов решения задач при их повторении;
неоднородность отражения различных элементов объекта
в ОПМ (свойств гетерогенности ОПМ);
339
многоуровневый характер ОПМ;
адекватность форм психологического отражения объекта.
На основе психологической и оперативно-психологической мо-
делей информации, воспринимаемой от мнемосхемы, формируется
стратегия принятия решения, определяющая поведение группы
при решении задачи и представляющая собой выработанную груп-
пой программу действий.
Язык информационного взаимодействия определяется, как н
стратегия решения, содержанием психологической модели и фор-
мируется непосредственно в процессе информационного взаимо-
действия иа основе интеграции индивидуальных языков отдель-
ных операторов. Индивидуальный язык создается у операторов
в период обучения и отражает содержание стратегии решения,
психологической модели, а также априорной информации иа ли-
цевой панели СОИ.
Состав функционирующей группы является средством регуля-
ции значений показателей совместной деятельности. Важной тео-
ретической и прикладной психологической задачей является оп-
ределение оптимальной численности группы, т. е. такою количе-
ства членов группы, при ко юром создаются наиболее благоприят-
ные условия для выполнения ею трудовых (контроль и управление
объектом или системой) и формирования социальных функций
(совместимость, срабатываемость, удовлетворенность трудом, раз-
витие и пр,). Попытки рассмотреть размер группы в качестве одной
из переменных, определяющих эффективность групповых реше-
ний и совместной деятельности, предприняли многие авторы.
Большинство исследователей считает, что оптимальный раз-
мер группы, обеспечивающий максимум эффективности, может
быть определен отдельно для каждой конкретной задачи. Раскры-
вая содержание максимального диапазона величин группы,
В. Ф. Ломов отмечает, что с увеличением группы ее эффективность
возрастает, ио лишь до определенного уровня: при достижении
некоторого «критического значения» размер группы перестает
влиять иа эффективность ее деятельности, а затем — при ее боль-
шем увеличении — эффективность снижается: слишком большая
численность группы приводит к тому, что люди начинают мешать
друг Другу.
Уменьшение численности группы возможно в определенных
условиях, к основным из которых относится четкое функционально-
ролевое строение группы; наличие гибкой системы взаимодейст-
вия и интеграции усилий; активное использование высокого
уровня профессионального мастерства членов группы; взаимоза-
меняемость при выполнении функций.
Способ представления априорной информации и компоновка
оперативной информации, организующая параметры объекта и их
представление в виде информационной модели, образуют вторую
группу «внешних» факторов, наиболее сложных по учету их влия-
ния иа групповое решение. Показатели группового решения н его
340
качество в конкретных условиях информационного воздействия,
их значимость и влияние на групповую деятельность операторов
определяются классом решаемых задач (например, перцептивных,
психомоторных, интеллектуальных); интенсивностью потока за-
дач (темпом деятельности); требованиями к степени точности н
скорости выработки и реализации решений; экстремальностью
условий деятельности группы.
О. К. Тихомиров оценивал значения критериев принятия ре-
шения в зависимости от состава и числа альтернативных ситуа-
ций, числа преобразований ситуации в ходе решения, единствен-
ности или множественности вариантов решения. Время приня-
тия решения определяется типом задачи, ее проблемностью, ко-
личеством и сложностью условий, структурой алгоритма решения,
возможностью контроля решения. М. Шоу определял сложность
решения структурированностью задачи, которая характеризуется
наличием множества вариантов решения, возможностью демон-
страции доказательства решения, ясностью цели деятельности
группы и наличием множества способов достижения цели. Степень
сложности задачи характеризуется также количеством операций,
которые нужно осуществить для принятия решения, числом аль-
тернатив, которые нужно учитывать в процессе решения, и не-
обходимым количеством промежуточных преобразований инфор-
мации, направленным на отсев иррелевантной информации, умень-
шение числа вариантов либо на укрупнение условий решения
задачи.
В зависимости от того, на каком уровне осуществляется при-
нятие решений (например, речемыслительный), более значимым
могут быть такие факторы, как число связен элементов объекта и
количество логических условий, образующих реальную систему
операций решения. Для конкретных этапов решения (информацион-
ный поиск) значения критерия эффективности будут меняться при
изменении зрительно выделенных параметров ситуации, числа
элементов в информационном поле, числа элементов, относящихся
к решаемой задаче, структуры и плотности элементов инфор-
мационного поля, структуры значимого сигнала.
Выбор соответствующего способа представления ситуации оп-
ределяет ие только значения критериев решения, но и формирова-
ние адекватной стратегии решения, а также уровень адаптации
информации к пользователю, учитывающий подготовленность и
функциональное состояние оператора.
Одним из основных условий формирования информационного
взаимодействия является наличие межличностного общения. Ана-
лиз литературы по общению позволяет рассматривать информа-
ционное взаимодействие в качестве одной из сторон и граней об-
щения, включенного в предметно-практическую деятельность.
Р. Л. Торндайк доказал, что общение является специфическим
фактором повышения эффективности совместной деятельности.
Основная функция общения, в ходе которого осуществляется об-
341
мен информацией, заключается в отбрасывании неверных реше-
ний, что далеко не всегда удается оператору, когда он работает
один. Дискуссия позволяет участникам прийти к общему мнению
и уменьшить разногласия, т. е влиять на индивидуальные ре-
шения и изменять их во время взаимодействия. В ходе нее воз-
никает «синергия» действия партнеров, основанная на общем по-
нимании проблемной ситуации, лежащей в основе выработки
решения.
Грузинскими психологами и кибернетиками разработан ори-
гинальный метод психоэвристического программирования, идея
которого была высказана В. В. Чавчаиидзе в 1964 г. Полностью
этот метод называется методом индуцирования психоинтеллек-
туальной деятельности и служит для усиления творческой актив-
ности личности нли группы людей в особым образом организо-
ванном процессе общения и активного интеллектуального взаимо-
действия.
Анализ работ по проблеме группового принятия решений по-
казал, что вопросы влияния ПФС на процесс группового приня-
тия решений в ходе информационного взаимодействия в них
практически не исследовались. Лишь в некоторых, сравнительно
малочисленных исследованиях изучалось влияние двух-трех фак-
торов на процесс решения оперативных задач различных классов.
Необходимо уделить особое внимание анализу соответствия со-
става и содержания набора психологических факторов слож-
ности способу принятия решений группой операторов. Причем
процесс формирования эффективной структуры принятия решений
характеризуется закономерной сменой способов группового при-
нятия решений н адекватных их форм информационного взаимо-
действия между операторами. В итоге формируется гибкая струк-
тура принятия решений, позволяющая поддерживать эффектив-
ность совместной деятельности на требуемом уровне, причем вы-
бор способа группового принятия решений, соответствующего
сформированному пониманию параметров и связей объекта, поз-
воляет повысить эффективность совместной деятельности.
Стратегия принятия группового решения может быть описана
некоторым набором ПФС, причем разным стратегиям должны
соответствовать наборы ПФС, различающиеся составом и содер-
жанием. Способы должны отличаться друг от друга значением
критерия сложности.
Оптимизация ПФС составляет основное содержание процесса
формирования эффективного группового решения в ходе инфор-
мационного взаимодействия операторов. Изменение количествен-
ных значений ПФС, динамика состава и связей ПФС между собой
и с критериями сложности решения характеризует процесс оп-
тимизации структуры информационного взаимодействия между
операторами. При этом рациональность структуры взаимодей-
ствия может оцениваться степенью приближения реальных зна-
чений ПФС к их теоретически оптимальным значениям.
342
Для исследования структуры информационного взаимодей-
ствия между операторами применялась модификация метода
анализа взаимодействия Р. Бейлса, получившего широкое рас-
пространение в практике исследования взаимодействующих
групп. Этот метод использует в качестве материала для схемати-
ческого анализа высказывания членов группы, решающих общую
задачу. При этом группа сталкивается с проблемами в шести
областях. Это проблемы, возникающие при следующих ситуациях:
1) достижение общего определения ситуации (ориентация); 2) раз-
витие общей системы ценностей, в терминах которой должны быть
оценены альтернативные решения (опенка); 3) попытка членов
группы влиять друг на друга (контроль); 4) достижение конеч-
ного решения (решение); 5) при напряжении, которое возникает
в групповой ситуации; 6) поддержание интегрированности группы
(н нтеграция).
Каждый член взаимодействующей группы может в процессе
формирования и принятия группового решения реализовать
двенадцать типов поведения, подразделяющихся на две группы:
социально-эмоциональную (включающую позитивные или не-
гативные реакции в 4, 5, 6-й областях проблем) и заданную (вклю-
чающую вопросы и ответы или предложения в 1, 2 и 3-й областях
соответствен но).
Центральной задачей исследования А. И. Санникова было оп-
ределение состава ПфС принятии групповых решений и показа-
телей эффективности групповой деятельности. Опыт выявления
ПФС, статистически достаточно полно учитывающих влияние
структуры мнемосхемы иа сложность решения оперативных за-
дач, а также единые исходные основания структурно-психологи-
ческой концепции, принимаемые такими, как при анализе инди-
видуальной групповой операторской деятельности по принятию
решений, позволил распространить предъявляемые к ним требо-
вания на ПФС группового принятия решений.
К основным из них относятся:
повторяемость, количественная измеримость н статистическая достоверность
значений,
зависимость реальных значений факторов от структуры информационной
модели;
возможность определения реальных количественных значений факторов
с помощью психологических методов, эффективных при изучении процессов
решения оперативных задач;
исследование влияния факторов на сложность процесса решения с помощью
существующих методов статистического анализа;
положительная статистическая связь каждого фактора с критерием слож-
ности задач;
высокий коэффициент множественной корреляции выбранного критерия по
совокупности факторов.
Набор ПФС, учитываемых при анализе принимаемых группой решений в ходе
информационного взаимодействия, был выбран А. И. Санниковым с таким расче-
том, чтобы в него вошли факторы, отвечающие этим требованиям н наблюдаю-
щиеся в процессе группового принятия решений. Этот набор факторов следу-
ющий:
...................................................
1
A — число подсистем объекта и узлов оборудования, относящихся к данной ]
оперативной задаче. Фактор А (акцент) характеризует равномерность анализа
функционирования узлов оборудования и определяется числом узлов, использо* ]
ванных испытуемыми при поиске совместного решения. Зная условие задачи и 1
оптимальный алгоритм поиска решения, можно рассчитать минимальное теорети* I
ческое значение фактора А. Значение А определяется из анализа подтем реаль- 1
кого взаимодействия, в качестве которых выступают узлы оборудования либо ;
подсистемы объекта, в которые входят эти узлы;
Г — число последовательных ступеней влияния исходного возмущения.
Фактор Г (глубина) характеризует глубину анализа технологического процесса I
производства в целом Определяется числом ступеней влияния, выявленных ।
при анализе отношений между узлами оборудования; ]
3 — число связей, присутствующих в анализе поведения объекта. Одной 1
из особенностей информационного взаимодействия является выделение связей 1
между подтемами и внутри них, способствующих идентификации денотатов.
В их число включаются и топологические связи между оборудованием, и связийИ
между воздействиями, и связи между различными параметрами технологического^!
Процесса, позволяющие определить состояние объекта; ^!
П - -- число элементов, использованных при выработке н согласовании реше-^!
ним во взаимодействии. Фактор П (пропуск) характеризует процесс наполнения^!
структуры подтемы взаимодействия Определяется числом состояний оборудова-^!
ния и параметров технологического процесса, используемых при выработке^!
совместного решения; ^!
О — число сообщений, необходимых испытуемым для достижения общего^!
определения ситуации и диагностики элементов, относящихся к предъявляемой^!
задаче; ^!
Т — число сообщений, использованных при анализе технологии произвол-^!
ства продукции, уточнении особенностей технологического процесса, работы^!
отдельных узлов оборудования; ^!
У — число сообщений, необходимых испытуемым для изменения направлен-^!
ности информационного взаимодействия; фактор У (управление) характеризует!^]
попытки членов группы влиять на процесс взаимодействия при возникновении^]
тупиковых ситуаций, конфликтах, конкурирующих вариантах решения; Я
Р — число сообщений, требуемых группе испытуемых-операторов для вы- Л
работки решения, выдвижения варианта решения и его доказательства; Я
С — число сообщений, необходимых испытуемым для согласования и ириня- Л
тня совместного выработанного решения,достижения конечного варианта решения. Я
Выделенный А. И. Санниковым набор ПФС существенно отличается от Я
использовавшихся нами ранее [16]. Его можно условно разделить на две группы. Ч
В первую группу вошли факторы, определяющие процесс принятия решения I
с точки зрения его понимания, достижения единого смыслового поля и на его I
основе взаимопонимания между операторами - факторы А, Г, 3, П Во вторую I
группу попали факторы, характеризующие принятие совместных решений с точки
зрения отражения во взаимодействии различных этапов решения, т. е структур ’
информационного взаимодействия — факторы О, Т, У, Р и С. Каждый из ПФС
О, Т, У, Р, С может описывать как позитивную, так и негативную оценку испы*
туемым начальных условий ситуации решения, знаний технологии, мнений дру-
гих членов группы и т. д. Значения выделенных ПФС определяются суммирова-
нием по каждой задаче информационных сообщений всех членов группы Кроме
этого, определяется также общий показатель взаимодействия (ОПВ), х ар акте*
риэующнй общее число сообщений, необходимых членам группы для нахождения
и согласования правильного решения.
Сравнение и анализ ПФС, а также их оптимизация осуществ-
ляются на основе критериев, полученных из временных, точиост- *
иых и качественных характеристик работы группы испытуемых- ,
операторов, их изменения в зависимости от различных условий.
В качестве таковых характеристик (критериев сложности реше-
ния) использовались следующие показатели:
344
общее время to решения задачи контроля и управления;
время /р, затрачиваемое на выдвижение идеи или конкретного
варианта решения; при работе в индивидуальном режиме этот по-
казатель является показателем общего времени решения задачи;
время /с, затрачиваемое группой иа обсуждение варианта
решения, его принятие и согласование;
число т вербальных гипотез или вариантов решения;
число п ошибок, допущенных операторами в ходе принятия
решения;
среднее значение х показателей деятельности и ПФС по дням
работы;
стандартное отклонение о показателей деятельности и ПФС
по дням работы.
В экспериментах применялись три типа информационных мо-
делей — мнемосхемы, построенные по (1) технологическому, (2)
функциональному и (3) функционально-алгоритмическому прин-
ципу.
В экспериментах операторы, работая индивидуально, имели
дело с одним нз трех типов мнемосхем, а работая группой, полу-
чали сразу все три типа мнемосхем.
Результаты экспериментов по принятию решений группой и
отдельными операторами представлены на рис. 8.1 (данные по
среднему времени решения задач контроля и управления) и 8.2
(данные по качеству индивидуального решения с опорой на мнемо-
схемы 1, 2 и 3 или группой — при их сочетании).
На рис. 8.1 видно, что среднее время решения больше всего
в группе испытуемых, использующих сочетание СОИН-1. Чуть
меньше у операторов, индивидуально работающих с технологиче-
ской мнемосхемой СОИН-2, и меньше всего у операторов, индиви-
дуально работающих с функционально-алгоритмической мнемо-
схемой СОИН-3. Статистически достоверных различий времени
решения задач группой испытуемых и отдельными операторами
обнаружить не удалось. Процессы обучения носят явно выражен-
ный трансформационный характер. Время выхода на «плато»
при индивидуальной работе с мнемосхемой СОИН-3 — седьмой
день, СОИН-2 — девятый, с мнемосхемой СОИН-1, а также при
решении задач группой — одиннадцатый день работы.
Анализ качества принимаемых решений — вероятности ус-
пешного решения Русп (рис. 8.2) — дает прямо противоположную
картниу: лучшие результаты получены в группе, использующей
сочетание мнемосхемы СОИН-1, СОИН-2 и СОИН-3. При исполь-
зовании технологической мнемосхемы испытуемые решают задачи
без ошибок, начиная с восьмого дня; больше всего ошибок у опе-
раторов, решающих задачи с помощью функционально-алгорит-
мической мнемосхемы (Русп ~ 1,0 только на десятый день ра-
боты).
Результаты, полученные группой операторов, позволяют про-
вести анализ ПФС и условий информационного взаимодействия,
345
Рис. 8.1. Среднее время решения задач
контроля и управления при групповой
п индивидуальной деятельности с по-
мощью трех вариантов системы отобра-
жения информации (СОИН-1, СОИН-2
и СОИН-3)
Рис. 8.2, Качество решения (Руси) за-
дач контроля и управления при груп-
повой (Ргр) и индивидуальной дея-
тельности с помощью трех вариантов
системы отображения информации
(СОИН-1, СОИН-2, СОИН-3)
обусловливающих успешность групповой операторской деятель-
ности .
А. И. Санниковым проведен корреляционный анализ ЛФС, выявленных
с помощью методики сравнительного анализа денотатных структур выска-
зываний.
Наиболее единообразную картину обнаруживают коэффициенты корреля-
ций между факторами А я 3, которые демонстрируют наличие достаточно высо-
ких значимых положительных корреляций в основном на 1 %-ном уровне с пер-
вого по шестой день работы и на 5 %-ном уровне в седьмой, восьмой и девятый
день работы.
Во взаимоотношениях между факторами А и Г обнаружены значимые поло-
жительные связи в основном на I %-ном уровне со второго по шестой день ра-
боты и на 5 %-пом уровне в одиннадцатый день работы.
Значимые положительные связи на 1 %-ном уровне получены между фак-
торами А и //, диагностированными с первого по восьмой рабочий день На ]
этом же уровне фактор П положительно коррелирует с фактором 3 с первого по ]
седьмой день работы (кроме второго), и на 5 % -ном уровне обнаружены связи ]
во второй, восьмой и девятый день работы. -й
Факторы П и Г положительно коррелированы на I %-ном уровне с третьего I
по шестой и в одиннадцатый день работы и на 5 % -ном уровне в седьмой и восьмой s
день работы. .
Факторы Г и 3 положительно связаны между собой во второй, третий, чет-
вертый и шестой день работы, а на 5 %-ном уровне в седьмой день работы.
346
Таким образом, анализ корреляций вскрыл ряд фактов:
большое количество значимых и достаточно тесных связей между всеми ПФС
понимания групповых решений дало основание предполагать, что выделенные
ПФС (4, Г, 3, П) отражают реальную структуру понимания я представляют
собой тесно взаимосвязанные факторы;
теснота связи между показателями понимания в первые дни работы (второй,
третий, четвертый) значительно выше, чем в последние (восьмой и далее); это
свидетельствует о том, что в ходе обучения происходит смена (трансформация)
стратегий;
динамика состава ПФС понимания совместных решений и связей факторов
сложности между собой отражает формирование оптимальной структуры приня-
тия решений в ходе информационного взаимодействия между операторами-
Корреляционный анализ исследуемых ПФС информационного взаимодей-
ствия основывался на данных, полученных с помошью модифицированной мето-
дики Р. Вейлса.
Все факторы этой группы (Т, У, Р, С, ОПВ) положительно коррелируют
между собой в подавляющем большинстве на 1 %-ном уровне с первого по ше-
стой день работы (кроме четвертого).
Особое место в ряду изучаемых ПФС информационного взаимодействия зани-
мает фактор О, характеризующий ориентацию во взаимодействии. В первый день
работы обнаружены значимые связи (р < 0,05) между параметрами О и У, О
и С, О и ОПВ. Во второй день связей данного фактора с другими ПФС взаимодей-
ствия не обнаружено. Фактор О положительно коррелирует со всеми факторами
взаимодействия (р < 0,01) с третьего по седьмой день работы. Исключение со-
ставляют пары факторов О и У (третий день работ), О н Т (шестой и седьмой дни
работы, между которыми отсутствуют статистически значимые связи). Начиная
с девятого дня работы, связей фактора О с другими факторами диагностировать
не удалось.
Фактор Т устойчиво положительно связан с фактором О в третий, четвертый
и пятый дни работы (р < 0,01). С фактором У фактор Т связан в основном на
I %-ном уровне и лишь в третий день работы на 5 %-ном уровне значимости.
С фактором Р кроме шестого, седьмого и девятого дней работы в отношении Т
получены значимые связи (р < 0,01). С фактором С в период с первого по шестой
день работы получены положительные связи на 1 %-ном уровне.
Фактор У наиболее тесно связан с факторами Р, Си ОПВ с первого по седь-
мой день включительно в основном на 1 %-ном уровне. В восьмой день в отно-
шении фактора У получены связи с фактором Р (р < 0,05) и ОПВ (р < 0,01).
В девятый и десятый день работы У положительно коррелирует с ОПВ.
Что касается ОПВ, то обнаружены значимые положительные связи (в основ-
ном на 1 % -ном уровне) между данным фактором и остальными факторами ин-
формационного взаимодействия (за редким исключением) во все одиннадцать
дней работы группы операторов.
Анализировались коэффициенты корреляции между показателями деятель-
ности группы (критериями сложности) и ПФС понимания решений и информа-
ционною взаимопонимания.
Формирование устойчивой структуры взаимопонимания в группе сопрово-
ждается созданием эффективного информационного взаимодействия, что под-
тверждается следующими фактами.
1. В первые дни работы понимание принимаемых группой решений требует
существенных временных затрат на равномерный анализ всех подсистем объекта,
достаточную глубину анализа технологии процесса производства и функциони-
рования отдельных узлов оборудования, актуализацию большого числа связей
и параметров процесса. Это обусловливает тесную связь А, Г, 3, П (р < 0.01)
с показателями времени решения (fo, и /с), определяемую числом выдвигаемых
гипотез или вариантов решения m и количеством ошибок л — в первый, второй,
третий и четвертый день работы.
По мере тою, как происходит все более полное и глубокое познание объекта,
изменяется не только количество коэффициентов корреляции между А, Г, 3, П
и показателями деятельности, но и уровень значимости этих связей (в основном
[| <Г 0,05) Это означает, что принятие правильного решения группой операторов
347
требует уже лишь незначительного уточнения отдельных параметров процесса,
способствующих его пониманию.
2. Все ПФС информационного взаимодействия связаны с показателями
деятельности положительными значимыми связями в основном на 1 %-ном уровне.
Это дает основание думать, что для формирования эффективного взаимодействия
необходимо участие всех факторов — О, Т, У, Р, С. Принятие групповых реше-
ний первоначально представляет развернутый процесс, включающий:
диагностирование ситуации ня основе общей оценки состояния технологиче-
ского объекта управления (фактор О);
соотнесение между собой большого числа значений параметров и взаимосвя-
зей между ними при анализе технологии процесса производства (фактор Ту
волевое усилие, направленное, с одной стороны, на убеждение группы в пра-
вильности предложенного варианта и, с другой, на преодоление влияния неаде-
кватных в данном случае идей и логики решения (доминирование У);
формулирование и проверку гипотез (фактор Р);
согласование принятого варианта решения всеми членами группы (фак-
тор С).
С опытом работы отдельные ПФС взаимодействия редуцируются, сверты-
ваются; в различные дни определяющее влияние иа показатели Деятельности
оказывают различные сочетания факторов информационного взаимодействия.
Так, отсутствие значимых связей с фактором О свидетельствует, например, о сни-
жений сложности для группы фазы диагностики ситуации в отдельные дни работы,
3. Наличие взаимосвязей факторов понимания операторами совместно при-
нимаемых решений с показателями деятельности, с одной стороны, и между пока-
зателями групповой деятельности с ПФС информационного взаимодействия
с другой, служит косвенным доказательством взаимосвязанности понимания ин-
формационного взаимодействия, т. е. единства ПФС принятия решений.
ПФС понимания представляют собой взаимосвязанные грани сложного
явления, крайними проявлениями которых будет наличие у группы полного по-
нимания или непонимания того, что происходит в объекте. Наибольший интерес
представляет рассмотрение особенностей информационного взаимодействия
в группе с различным уровнем понимания принимаемых решений в целях опреде-
ления принципов организации информационного взаимодействия между опера-
торами группы.
Неоднозначность понимания структуры и конкретного состояния объекта,
целей групповой деятельности, способов ее достижения и возможных результа-
тов отдельных операторов приводит к резкому увеличению времени взаимодей-
ствия.
На формирование единой стратегии принятия решения существенное влия-
ние оказывает набор ГГФС, отражающих понимание операторами логики функ-
ционирования и особенностей объекта, элементов и связей между ними, а также
формируемых во взаимодействии промежуточных результатов решения, их
"обсуждения и согласования в группе. Значение выделенных ПФС обратно про-
порционально уровню группового принятия решений.
Процесс формирования оптимального уровня принятия решений характе-
ризуется приближением реальных значений Е1ФС понимания к оптимальным
теоретическим значениям, т. е, к таким, которые обеспечивают принятие группо-
вого решения при минимальном значении критерия сложности решения.
Совместный анализ реальных и теоретических значений ПФС решения
позволил выделить закономерность динамики ПФС взаимодействия операторов;
внутри уровня принятия решений равномерно снижаются значения ПФС, при
достижении критичных для ентуапии принятия решения значений факторов про-
исходит смена уровня, причем изменяются состав и количественные значения
ПФС.
Динамика ПФС информационного воздействия проявляется в смене уровней
принятия групповых решений. Число уровней определяется включенностью
элементов решения в другие ситуации и частотой их решения, а также навыками
взаимодействия группы на различных его этапах. При переходе к более высоким
уровням изменяется число и значение фаиторов сложности взаимодействия
между операторами группы. . .
348
Создание высокого уровня принятия решений может быть достигнуто спе-
циальной организацией процесса совместной деятельности. Сначала i рунца
работает в свободном режиме без ограничений, накладываемых на число возмож-
ных поворотов решения и язык взаимодействия. Затем в качестве ограничения
выступает требование сократить, с одной стороны, длину сообщения и общее
число реплик при выработке и согласовании принятого решения, а с другой, —
число повторов решения при снижении общего времени принятия решения.
Это приводит к формированию языка информационного взаимодействия и вы-
работке способов принятия групповых ренгекий. Наконец, и а третьем этане реше-
ния принимаются за отведенное время при числе ошибок, допустимых для сфор-
мированного в группе уровня принятия решений в конкретной ситуации.
Характер динамики и начальный уровень значений ГГФС принятия решений
зависит от вида экспериментальных задач, используемых типов систем отображе-
ния информации, порядка предъявления сходных элементов решения или си-
туаций в целом. В зависимости от сочетания типов СОИН, от состава и органи-
зации на них априорной информации, значения ПФС принятия групповых реше-
ний в различных задачах существенно отличаются друг от друга. При этом экспе-
риментальные ситуации в различной степени адекватны do своей структуре раз-
личным типам СОИН.
(Гри работе в группе одинаково подготовленных операторов, решающих
предъявляемые задачи с использованием индивидуально-адаптированных СОИН,
информационное взаимодействие является средством создания высокоэффектив-
ной системы решения. В зависимости от условий конкретной ситуации решения
использование различных форм и способов организации взаимодействия позво-
ляет реально снизить значения ПФС принятия решения и максимально использо-
вать возможности операторов и информационной техники (СОИН, средств сбора,
обработки и передачи информации, средств вычислительной техники и дистан-
ционной связи).
При работе в разнородной группе операторов информационное взаимодей-
ствие выступает как средство снятия различий в уровне подготовленности опе-
раторов. При этом более опытный оператор выполняет функции информационного
лидера, через систему сообщений формирует требуемый индивидуальный уровень
для принятия группой адекватного решения. При этом он вынужден опускаться
на «технологический уровень» (в языке взаимодействия), так как системы смыслов
употребляемых операторами слов в языке существенно различаются. Нахождение
и выработка единого семантического базиса по существу н есть решение задачи
выравнивания уровней принятия решений.
Анализ содержания операторской деятельности, взаимодействия операторов
в ходе принятия решений по диагностике состояния объекта управления показал,
что все многообразие актов информационного взаимодействия операторов друг
с другом описывает пять основных этапов группового принятия решений: ори-
ентацию, анализ, управление, решение и согласование. Во взаимодействии
каждый из этапов раскрывается в оперативных сообщениях операторов (микро-
этапах группового принятия решений).
В реальном взаимодействии одно и то же оперативное сообщение может
не только выполнять функцию конкретного микроэтэпа групповое решения, но
и замещать и объединять функции других этапов. Микроэтапы решения в редком
случае следует одни за другими, чаще всего они переплетаются в ходе принятия
решения. Можно говорить лишь об общих закономерностях процесса поиска ре-
шения, связывая их с конкретным способом или уровнем принятия решения.
Так, первый уровень в целом характеризуется последовательным чередованием
микроэтапов решения н следуюших за ними микроэтапов согласования.
Согласование является дополнением к любому из имеющихся элементов ре-
шения. На более высоком уровне согласование следует сразу за анализом узло-
вых точек процесса решения, а на третьем и четвертом - выполняет функцию
согласования совмещенных функций решения. Это позволяет высказать пред-
положение о том, что поиск решения и его согласование не являются двумя
различными этапами решения, а представляют собой различные полюса единого
процесса принятия решения. В пользу этого говорит, во-первых, изменение со-
держания взаимодействия как функции согласования при решении с различным
349
псходибш уровпеы принятия решения у участников группы; во-вторых, отсут-
ствие одновременно высоких значений показателей времени выдвижения варианта
решения и его согласования в случае принятого правильного решения
Очень важно учитывать, что, как уже отмечалось, термин «принятие решения»
имеет два различных смысла- 1) принятие как поиск и нахождение решения;
2) принятие как согласие с коллективно (или кем-то другим индивидуально)
найденным решением Второй смысл обычно упускается из виду при проектиро-
вании и организации интеллектуальных и управляющих систем. Это часто приво-
дит к тому, что реализация найденных решений слишком затягивается или иска-
жается лрн их передаче другим участникам управления Динамика способов
группового решения позволяет вскрыть особенности трансформации типов ин-
формационного взаимодействия, их взаимное соответствие и условия групповой
деятельности, способствующие формированию высокоэффективного информацион-
ного взаимодействия операторов
Трансформация определяет протекание процесса формирования новых спо-
собов группового принятия решений, концептуальных моделей поведения взаимо-
действующих операторов, обмен идеями и вариантами решения различных под-
классов задач, образование способов реализации управляющих воздействий,
динамику факторов сложности информационного взаимодействия.
и
6
й'
- ; .4 Р а з д е л ill
Многоуровневая взаимная адаптация
н проблемы безопасности систем
человек — машина — среда
ГЛАВА 9
МОДЕЛИ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ЧЕЛОВЕК —
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНИКА
9.1. ДИНАМИКА И СТАБИЛЬНОСТЬ ХАРАКТЕРИСТИК
СИСТЕМ ЧЕЛОВЕК - МАШИНА
В инженерной психологии по существу с самого начала все
исследования, независимо от их профиля и методов, в конечном
счете направлены на достижение высокой точности и надежности,
эффективности и качества работы управляемой человеком техники.
Разрабатываемые теоретические концепции, методологический ап-
парат, конкретные методы исследования в свою очередь также
направлены на решение этих проблем. Применение инженерно-
психологических рекомендаций и разработок при создании новой
техники показало их высокую результативность.
В го же время внимание исследователей и разработчиков
было в основном направлено на проектирование и оптимизацию
систем человек—машина (СЧМ), ориентированных на достиже-
ние максимально возможной точности, быстродействия, надеж-
ности в течение сравнительно короткого периода функционирова-
ния, например, при ликвидации аварийной ситуации. Анализ
опыта эксплуатации некоторых типов СЧМ свидетельствует, что
такой подход обусловил недостаточно высокую эффективность
и качество их функционирования в среднем за весь период их ра-
боты, особенно при изменении условий, в которых действует че-
ловек-оператор Возникает вопрос о достаточности эксперимен-
тальных оценок параметров СЧМ, полученных в течение сравни-
тельно короткого времени, при малом диапазоне изменений усло-
вий функционирования и ограниченном числе различных факто-
ров, влияющих на человека-оператора. Обеспечение устойчивой
длительной работы СЧМ невозможно, если и далее ориентироваться
только ца требования максимальной точности или эффективности.
Необходимо расширить подходы к исследованию, выбору схем ис-
следований, определению степени полноты учета факторов, ока-
зывающих влияние на качество функционирования системы ие
только в кратковременных критических ситуациях, ио и при про-
должительной работе в различных условиях.
Иначе говоря, кроме ориентировки только иа СЧМ- «сприн-
теры» инженерная психология должна уделнтъ серьезное внимание
351
СЧМ-«стайерам» и далее — универсальным системам, способным
успешно справляться с критическими, кратковременными ава-
рийными ситуациями и длительно работать с устойчивой «крей-
серской» эффективностью в широком диапазоне изменения усло-
вий.
Некоторые теоретические и экспериментальные предпосылки
постановки проблемы обеспечения высокой стабильности характе-
ристик СЧМ рассмотрены в работе [181.
В статье «Системный механизм восприятия пространства н
парная работа головного мозга» Б. Г. Ананьев указал на сложный,
системный механизм восприятия пространства Эксперименталь-
ные исследования убедительно доказали необходимость учета всего
комплекса условий, в которых происходит деятельность человека,
связаиизя с восприятием пространственных сигналов, поскольку
восприятие многомодельных сигналов и структура сенсомотор-
ных реакций на них могут существенно изменяться при отклоне-
нии тех или иных параметров окружающей среды.
Применительно к деятельности операторов в системах слеже-
ния указанные положения имеют важное значение, поскольку
стабильность показателей деятельности оператора может, ве-
роятно, достигаться прн разных комбинациях внешних условий
(количества и расположения визуальных приборов и органов
управления, уровней освещенности и шума, временных характе-
ристик поступления сигналов и др.).
Для проверки влияния изменений перечисленных параметров
на деятельность операторов по компенсаторному слеженню был
проведен специальный цикл экспериментов. В качестве примера
была смоделирована деятельность оператора, компенсирующего
рассогласования параметров, отражаемых одновременно на одном,
двух, трех, четырех, пяти или шести приборах. Уровень освещен-
ности приборной панели в разных опытах составлял 6; 65 или
300 лк, уровень шума— 45 нлн 90 дБ. Статистические характе-
ристики потока сигналов, поступавших на приборы, были выбраны
в соответствии с реальной системой: поток сигналов имел пуас-
соновское распределение с интенсивностью 2,4 или 5,4 сигнала
в минуту. В опытах изменялось также расположение приборной
панели: ее плоскость в центре составляла с линией взорз опера-
тора 90 или 60°.
План проведения экспериментов был составлен тзк, чтобы
каждзя комбинация условий повторялась равное число рзз.
Результаты экспериментов подробно описаны в работе [161,
Отметим средн них факт, особенно важный с точки зрения обсу-
ждаемой здесь проблемы стабильности показателей деятельности
оператора в широком диапазоне изменения условий труда. В опы-
тах обнаружено, что прн оптимальном числе приборов (равном
трем), нз которых отображались отслеживаемые сигналы, показа-
тели деятельности (в частности, среднее время обработки сигизла)
изменяются очень незначительно во всем диапазоне условий дея-
352
тока сигналов).
Данное явление было названо гиперстабильностью деятель-
ности операторов. Наряду с зоной гиперстабильиости были вы-
явлены зоны несколько меньшей, ио также очень высокой стабиль-
ности. Обнаружены также зоны чрезвычайно низкой стабиль-
ности, в которых разброс показателей деятельности (дисперсия
времени обработки одного сигнала) особенно значителен.
Практический результат проведенных исследований состоит
в том, что оптимизация системы отображения информации слу-
жит эффективным средством повышения показателей деятель-
ности, а также их стабильности в широком диапазоне изменения
условий труда.
Вместе с тем приходится констатировать, что существующие
и наиболее распространенные подходы к описанию СЧМ неполно
(а в ряде случаев неадекватно) отражают процессы, протекающие
в реальных системах. Обратимся к примерам.
В реальных условиях на систему управления наряду с полез-
ными управляющими сигналами действуют различного рода воз-
мущения При этом качество работы системы существенно зависит
от влияния этих возмущений. Вопросами компенсации воздей-
ствия возмущений иа системы автоматического регулирования
занимается ряд научных направлений, в первую очередь стати-
стическая динамика систем автоматического регулирования и тео-
рия инвариантных систем [38].
Следует отметить, что не менее остро проблема учета и компен-
сации влияния внешних возмущений должна ставиться при ана-
лизе н проектировании систем полуавтоматического управле-
ния, т. е. СЧМ. Типичным примером полуавтоматической системы,
подверженной действию случайных возмущений, является само-
лет. На самолет в полете воздействуют непрерывные случайные
изменения лобового сопротивления и подъемной силы, а также
случайные аэродинамические силы и моменты, вызванные турбу-
лентностью атмосферы [751. Это существенно затрудняет процесс
пилотирования, однако ни одна из современных моделей системы
пилот—самолет не воспроизводит это влияние в достаточном
объеме
Другой пример. При пеленгироваиии самолета радиолокатором
возникают возмущения вследствие влияния ветровой нагрузки
иа антенну, что искажает истинные параметры движения цели.
К этому следует добавить накладываемые на входной сигнал
возмущения, являющиеся случайной функцией; они вызваны из-
менением коэффициента отражения самолета при его облучении
[751. При регулировании скорости турбогенератора возмущаю-
щими воздействиями являются непрерывные случайные колеба-
ния нагрузки, которые создает подключенная к генератору внеш-
няя сеть. Очевидно, что эти колебания нагрузки зависят от мно-
гих факторов и ие могут быть предугаданы
12 Венда В Ф
параметров, вызванных допусками на точность в производстве,
старением, износом деталей, объектов, флуктуаций полезных
сигналов за счет внутренних изменений в элементах системы 138,
62, 63]. В большинстве случаев трудно не только предсказать воз-
никновение и измерить возмущающее воздействие, ио и опреде-
лить место его приложения; тогда динамика объекта управления
характеризуется случайным разбросом параметров и основные
трудности по обеспечению устойчивой работы возлагаются на че-
ловека-оператора. Одиако ситуация особенно осложняется тем,
что на самого человека-оператора также действуют разнообраз-
ные возмущения.
Изменение факторов обитаемости на рабочем месте может вы-
ступать как возникновение внешних возмущающих воздействий
(шумы, вибрации, ускорения, электромагнитные поля и излуче-
ния, изменение состава и свойств воздушной среды и т. д.). Вме-
сте с тем изменение функциональных состояний человека-опера-
тора может также рассматриваться как влияние возмущений,
приложенных к центральному звену системы.
Остается малоизученным вопрос о том, как действующие на
объект возмущения влияют на структуру, эффективность и на-
дежность деятельности человека-оператора. В психологических
исследованиях этот вопрос рассматривался ограниченно в плане
исследоиания совмещенной деятельности. При этом некоторые
возмущения, действующие на систему, могут субъективно оцени-
ваться оператором как дополнительная задача к основной деятель-
ности.
Таким образом, представляется бесспорной необходимость
включения в исследуемую структурную схему СЧМ различных
возмущений, действующих на систему, и помех, влияющих на че-
ловека-оператора.
Существующие структурные схемы СЧМ, которые определяют
пути их исследования, соответствуют определенному уровню
знаний о предмете исследования. Наибольшее распространение
в инженерной психологии получили структурные схемы СЧМ,
отражающие процессы управления динамическим объектом, за-
дачи слежения и стабилизации. Наиболее общей и простой с точки
зрения структуры является одноконтурная, замкнутая СЧМ,
используемая для исследоввиня задач слежения В ней процесс
регулирования выступает как ряд воздействий одного звена си-
стемы на другое. Система замкнута одной отрицательной обрат-
ной связью по положению. Эта схема применялась для описании
некоторых режимов работы сложной системы летчик—самолет,
для создания математических моделей деятельности человека в си-
стемах управления и т. д.
Часто встречались структурные схемы, где как самостоятель-
ные звенья системы выделялись органы управления или исполни-
тельные устройства и средства индикации, предпринимались по-
пытки усложнить структурную схему СЧМ введением в нее до-
полнительных элементов и контуров, позволяющих расширить
функциональные возможности системы и повысить качество ее
функционирования. Широко применяется подход, связанный
с включением в структурную схему большого числа элементов
системы управления с обозначением функциональных связей
между ними. Примером тому служат схемы ручных систем управ-
ления космическими пилотируемыми аппаратами
В инженерно-психологической литературе известны работы,
связанные с попыткой классификации структурных схем СЧМ
по степени опосредованности деятельности человека в системе
Например, в работе М де Моимолеиа СЧМ разбиты на три группы
схем:
с непосредственным восприятием человеком-оператором ин-
формации и осуществлением управления без вспомогательных
средств;
с опосредованным восприятием и ответной реакцией;
высокоавтоматизированная система
Проанализировав известные структурные схемы СЧМ и схемы
включения человека-оператора в коитур управления, в большин-
стве из рассматриваемых схем можно констатировать отсутствие
возмущений, действующих на систему. В тех же схемах, где они
обозначены, не показано место их приложения, вид возмущений,
их особенности и самое главное — их влияние на качество функ-
ционирования системы.
Существенные возможности для учета результирующего влия-
ния ла показатели деятельности человека-оператора многих по-
разному действующих внешних факторов представляет структур-
но-психологическая концепция (СПК) анализа и проектирования
деятельности (141. Основу данного подхода составляет изучение
зависимости каждого показателя деятельности, например надеж-
ности Q, от реальных значений совокупности психологических фак-
торов сложности Одна нз форм представления зависимости —
множественное регрессионное уравнение вида
Qp = + а2^2р 4- ••• 4 4-
где ай — постоянный член; — коэффициенты при реальных
значениях психологических факторов сложности К}р; Qp — реаль-
ное значение показателя надежности; т — степень уравнения,
обычно т = 2.
Для каждой стратегии деятельности существует свой набор
ПФС и свои особые теоретические оптимальные значения этих
факторов Kjr
Соответственно теоретическое значение показателя (критерия)
надежности QT получим, если в уравнении вместо Kjp подставим
Qt — fltXiT 4- 4- • • • 4- йпКпт 4 ао
12* «в
Рис. 9.1. Диаграмма анализа трансформации стратегий при обучении (/) и реаль-
ной деятельности (//) по характеристическим кривым стратегий А, В, С
В зависимости от того, в каких условиях работает человек-
оператор, какие помехи и возмущения действуют иа него, может
быть подобрана такая стратегия деятельности, которая обеспе-
чит наибольшее возможное приближение Qp к При этом мы
компенсируем отрицательное влияние одних изменившихся (воз-
мущенных) ПФС Kjp целенаправленным изменением других.
Такое воздействие па К}р может быть организовано, в частности,
путем изменения темпа или формы подачи сигналов человеку-
оператору.
Известно, что существует некоторый оптимум скорости пере-
дачи сигналов человеку [14L Однако количественное определение
этого оптимума — задача весьма сложная. Исследования пока-
зали, что один и тот же объем информации может быть обработай
человеком-оператором с применением различных способов (страте-
гий). При этом показатели надежности и эффективности решения
оперативных задач будут разными. Каждой стратегии соответствует
евое оптимальное значение ПФС.
Как следует из трансформационной теории обучения, в ходе
обучения наблюдаются эволюционные участки совершенствования
владения определенной стратегии и трансформационные фазы
перехода от одной стратегии к другой, более совершенной. В ходе
работы в реальной системе условия труда могут изменяться так,
что для сохранения надежности и эффективности в заданных пре-
делах окажется целесообразным вернуться к менее совершенным
стратегиям.
Поясним это с помощью рис. 9.1. В левой его части изображены
характеристические кривые трех возможных стратегий Sa, 8Ь,
8С. — зависимости надежности работы оператора @ от некоторого
ПФС К)Р (допустим, что числа фиксаций глаз при восприятии
356
информации иа стадии информационной подготовки решения)
за ограниченный интервал времени. Стратегия Sa—это решение
задач иа основе информации, воспринимаемой по отдельным эле-
ментам. Оптимальное значение психологического фактора слож-
ности для этой стратегии К/т. Максимальная надежность решений
сравнительно невысока — Qmai- Стратегия Sj - восприятие ин-
формации малыми функционально связанными группами (как
чтение по слогам)— позволяет добиться более высокого уровня
надежности при меньшем числе фиксаций глаз при восприя-
тии информации К/т- Наконец, оператор может воспринимать
информацию большими группами, как бы читать целыми словами.
Нанлучшее значение надежности прн этом будет Q^ax прн
Один из эффективных приемов управления процессом обуче-
ния состоит в смене способов представления информации обучае-
мому, выборе иа каждом этапе обучения такого способа, адекват-
ного применяемой человеком стратегии восприятия информации.
Основываясь па трансформационной теории обучевия, можно
по характеристикам кривых (на рис. 9.1 слева) построить кривую
обучения. Кривая обучения показана па рнс. 9.1 справа с помет-
ками этапов обучения, их длительности и достигаемых уров-
ней надежности Q. Обучение начинается с некоторого низкого
уровня Qo в момент То. При этом глазодвигательное поведение
обучаемого характеризуется очень большим числом фиксаций
взора К/р*. Затем следует период освоения стратегии Sa — этот
период отражен экспонентой Sa. Далее следует плато <Хах. Мак-
симальная надежность н эффективность решения оперативных за-
дач при стратегии Sa — поэлементном восприятии информации
достигается, когда число фиксаций глаз равно числу информаци-
онных элементов, относящихся к решаемой задаче. В этом слу-
чае К/Р = К“т. Для перехода от стратегии Sa к стратегии S*
обучаемый должен отойти от маршрута движения глаз, оптималь-
ного для поэлементной стратегии восприятия, и попытаться вос-
принять всю достаточную для решения задачи информацию,
фиксируя взором ие каждый информационный элемент, а переска-
кивая через некоторые из инх н охватывая взором при одной фик-
сации сразу небольшую группу элементов. Естественно, что на-
дежность деятельности при этом понизится. При числе фиксаций
К^рв обучаемый может с равным успехом (одинаковой надежно-
стью QAB) пользоваться стратегиями Sa н Sb. Точка Л В особая —
это трансформационная точка. В ней возможен переход от страте-
гии Sa (чтение по буквам) к стратегии S/t (чтение по слогам).
Теоретически возможен переход от стратегии Sa сразу к стра-
тегии Sc. Одпако в этом случае трансформационная точка АС
соответствует очень низкому уровню надежности QAC. Иначе го-
воря, обучаемому необходимо преодолеть период огромной труд-
ности, чтобы перейти сразу от чтения по буквам к чтению целыми
357
С точки зрения минимизации общего времени обучения до
уровня Qmax, вторая траектория хуже — она требует затраты боль-
шего времени.
Однако, даже если способности обучаемых позволяют нм
преодолеть сложность решения задач в трансформационной точке
АС и перейти сразу от поэлементного восприятия информации
к восприятию крупными функциональными группами (оператив-
ными единицами), для обеспечения высокой стабильности дальней-
шей работы в реальной системе оператору может понадобиться
владение всеми тремя стратегиями Sa, Sb и Sc.
Пойен им это следующим образом. Допустим, оператор после
обучения приступил к реальной работе в момент 8 (см. рис. 9.1).
В интервале 8—9 работа проходила прн наиболее благоприятных
для восприятия информации условиях, оператор оптимально при-
менял наиболее совершенную стратегию Sc и показывал высшую
надежность Qmax. Затем условия восприятия постепенно ухудши-
лись настолько, что число фиксаций глаз возросло до значения
Если уже при числе фиксаций Kff оператор не сменит
стратегию Sc на стратегию Sb, то в момент времени 11 надежность
его труда будет равна Если же он перейдет на стратегию
то надежность будет выше— Q2. При дальнейшем ухудшении усло-
вий восприятия и вынужденном увеличении числа фиксаций глаз
до К7Р разница между Q* и будет еще больше. При последую-
щем ухудшении условий восприятия н увеличении числа фикса-
ций глаз до К^в и более возникает необходимость перехода к
самой примитивной стратегии (сравните и QJ).
Отсюда следует вывод, что трансформационная теория обуче-
ния позволяет проектировать оптимальную траекторию обуче-
ния и прогнозировать надежность работы при различных измене-
ниях условий. Причем своевременные трансформации стратегий
являются важным фактором поддержания стабильности показате-
лей деятельности, в том числе ее надежности.
Разработана математическая, программная и техническая база
для организации адаптивных процессов обучения операторов [541.
Требование системности инженерно-психологических исследо-
ваний обусловливает необходимость анализа и проектирования ,
СЧМ с учетом многообразия факторов, оказывающих на нее иаи- ।
1 Процессы последовательного освоена я более совершенных стратегий и пере-
хода в стрессовых условиях к более простым и стабильным изучались на примерах
операторских задач нашими аспирантами И. Г. Шупейко, М. В. Рыбальченко,
И. Д. Братякиной, К. В. Маскевичем, операций по управлению автомобилем
Г. С. Улиханяном.
358
более существенное влияние. Понятно, что такая проолема пред-
ставляет собой чрезвычайно сложную задачу, так как в настоя-
щее время по существу заложены только основы методологии при-
менения системного подхода к решению актуальных проблем ин-
женерной психологии, которые позволяют исследовать общие
закономерности функционирования СЧМ. Опыт показывает, что
проектирование СЧМ, жестко детерминированных иа достижение
максимальной точности и быстродействия, часто не дает желае-
мого результата, так как иеучет при проектировании влияния
возмущений и отсутствие резервов функциональных возможностей
(из-за ориентированности иа максимальный результат1! в случае
воздействия возмущений сделает систему неработоспособной.
Теоретически можно ставить вопрос о создании СЧМ, оптимальных
и в «спринтерских» и «стайерских» режимах. Однако практически
при современном состоянии инженерно-психологического проек-
тирования и моделирования такая проблема во многих конкретных
случаях неразрешима. Именно такие ситуации, в которых объек-
тивная истина недостижима при существующем уровне развития
исследовательских методов, требуют сознательного конкретио-
научного редуцирования проблемы, в частности, путем упроще-
ния структурных и функциональных характеристик изучаемой
системы. С точки зрения перспектив решения проблемы стабиль-
ности, представляется необходимым пересмотреть некоторые мето-
дологические принципы и подходы к исследованию СЧМ.
В такой постановке на передний план выдвигаются проблемы
компенсаторных возможностей системы, т. е. способности компен-
сации возмущений, что обеспечит ей достижение полной или ча-
стичной независимости ее «поведения» от действующих возмуще-
ний. В случае, когда СЧМ обладает возможностью компенсации
внешних возмущений с сохранением стабильности своих функцио-
нальных характеристик, она является инвариантной. Таким об-
разом, введение в схему исследований СЧМ возмущающих воздей-
ствий и рассмотрение качества функционирования системы с уче-
том влияния всего многообразия факторов остро ставит проблему
построения инвариантных СЧМ.
Применение принципа инвариантности для СЧМ выдвигает
определенные специфические требования к структуре деятельности
человека, его функциональным возможностям, организации внеш-
них средств деятельности и качеству функционирования системы.
В первую очередь необходимо рассмотреть вопрос о требова-
ниях к точности работы системы в свете постановки задач ее инвари-
антности. Сам принцип построения инвариантных систем с точ-
ностью до определенной величины (а именно такой принцип яв-
ляется физически осуществимым, так как построение абсолютно
инвариантных СЧМ является принципиально невозможным) пред-
полагает, что система должна работать с определенной степенью
точности. При этом требования к точности не должны быть завы-
шенными, так как очень высокие н жесткие требования к точности
359
чивали бы длительное сохранение высокой устойчивости.
В большинстве случаен иа систему накладываются более сла-
бые требования. Так, например, часто вместо достижения экстре-
мальных значений показателей качества требуется обеспечить лишь
их поддержание в определенных пределах. Выдвижение более сла-
бых требований к точности работы системы обусловлены главным
образом экономическими соображениями, так как известно, что
существует гиперболическая зависимость между точностью работы и
стоимостью системы. Зависимость эта усиливается в случае уже-
сточения требований к точности. Поэтому допуск иа точность для
реальных СЧМ назначается с учетом различных факторов и ие
является близким к предельному принципиально достижимому
значению.
При наличии действующих иа систему непрерывно изменяю-
щихся воздействий актуализируется вопрос о стабильности задан-
ной точности функционирования системы в течение заданного
времени. Именно стабильность выходных функциональных харак-
теристик системы является основой ее высокой надежности, обе-
спечивающей эффективное достижение целей функционирования.
Одной из важных задач проектирования систем является обеспе-
чение постоянства регулируемых координат при изменении пара-
метров процесса регулирования в определенных пределах. Ста-
бильность функционирования системы означает в случае реали-
зации принципа инвариантности, что даже при наличии возмуща-
ющих воздействий иа систему характеристики точности всего вре-
мени функционирования ие должны выходить за пределы задан-
ного допуска.
Предъявление требований к стабильности точностных харак-
теристик инвариантных систем ие является случайным. Из тео-
рии инвариантных систем автоматического управления известно,
что инвариантностью с точностью до заданной величины называ-
ется приближенное выполнение условий независимости какой-
либо регулируемой координаты от внешнего возмущения, причем
мера близости может быть различной. В этой связи неизбежно
возникает вопрос, что понимать под выполнением условий неза-
висимости. Судя по проведенным исследованиям применительно
к системам автоматического управления, речь идет о независимо-
сти некоторых (выбранных заранее) показателей качества функ-
ционирования системы от действующего возмущения. В основном
в качестве такого показателя рассматривалась точность.
Вероятно, наиболее целесообразно применение принципа
инвариантности для полуавтоматических систем по критерию точ-
ности нх работы и независимости (в известной мере) точности вы-
полнения ими заданных функций от действующих иа систему
возмущений. На наш взгляд, только одни критерий—точность—
360 f
имеет единое толкование как для оценки деятельности человека,
так и функционирования технической части системы, единые пока-
затели (ошибки) и единицы измерения. Показатели точности яв-
ляются как бы основой для формирования таких критериев оценки
качества деятельности оператора и функционирования системы, как
надежность и напряженность [6]. Таким образом, применение прин-
ципа инвариантности для построения полуавтоматических систем
управления целесообразно осуществлять по критерию точности,
Олнако введение в схему исследований возмущающих воздействий
превращает проблему точности СЧМ в проблему динамической
точности, т. е. проблему точности полуавтоматической системы,
находящейся под влиянием непрерывно изменяющихся воздей-
ствий Это в свою очередь требует совершенствования точных
методов анализа качества функционирования систем.
Одним из главных условий построения инвариантных систем
автоматического управления является необходимость реагирова-
ния измерительного устройства как на отклонение регулируемого
параметра, так и непосредственно на изменение величины и
знака внешнего возмущения. Это в свою очередь обусловливает
необходимость введения по меньшей мере одного дополнительного
канала для создания управляющего воздействия, равного внеш-
нему возмущению, ио противоположно ему направленного
В полуавтоматических системах человек-оператор осуществ-
ляет прием информации, ее переработку, принимает решение н,
как правило, осуществляет управляющие действия на основе при-
нятого решения. Естественно, что в случае предъявления требова-
ний инвариантности к СЧМ именно человеку в большинстве слу-
чаев придется выполнять функции приема информации о наличии
возмущений, их переработку, принятие решения о виде и форме
командного или управляющего сигнала, позволяющего компенси-
ровать это возмущение. Безусловно, компенсацию определенных
видов возмущений, о которых имеется определенная информация,
можно поручать технической части системы, предусматривать
наличие дополнительного канала управления, т. е. создавать ком-
бинированную систему. Однако это не всегда целесообразно и по
экономичевким соображениям и по возможностям автоматизации
в случае возникновения возмущений произвольной формы и ин-
тенсивности, особенно когда они приложены к полезному сигналу.
Создание комбинированных систем компенсации возмущений по-
иовому актуализирует традиционную проблему инженерной пси-
хологии — проблему распределения функций между человеком-
оператором и машиной.
Возложение иа человека-оператора функций компенсации
возмущений, помимо выполнения основной задачи, принципиаль-
но возможно. Процессы приема и переработки информации чело-
веком-оператором иерархически организованы. Таким образом,
человек может одновременно осуществлять параллельный прием
и переработку информации, поступающей по нескольким каналам
361
150]. Концепция включения опровергла долго бытовавший взгляд
об одноканальиости человека как информационного звена. В ли-
тературе описаны случаи успешного выполнения оператором сов-
мещенной деятельности, когда человек одновременно осуществлял
управляющие действия, имеющие различные цели. Психологи-
ческим «механизмом», обеспечивающим возможность выполнения
человеком совмещенных действий, является универсальность н
пластичность человека-оператора как центрального звена системы.
Человек способен в случае смеиы режимов работы трансформиро-
вать одни способ выполнения своих функций в другой. К этому
следует добавить, что, даже выполняя сложную деятельность,
человек-оператор обладает определенным резервом функциональ-
ных возможностей.
Проблема использования резервов человеческой психики для
увеличения (или обеспечения) функциональной устойчивости
СЧМ представляет собой сложную задачу, ждущую своего реше-
ния. Известны, например, определенные принципы специального
обучения (когда у человека уровень знаний, применяемых в труде,
должен быть выше уровня знаний, опредмечеииых техникой),
позволяющие повышать резерв функциональных возможностей.
В некоторых исследованиях отмечалась возможность реализации
резервов (на примере утомления) за счет регуляции эмоциоиаль-
по-волевого напряжения. Исследовалась деятельность оператора
одновременно с сигналами различных модальностей, выявлен ряд
важных закономерностей. Однако целостное, системное исследо-
вание и проектирование таких видов операторской деятельности
в инженерной психологии не проведено.
С точки зрения создаияя инвариантных систем СЧМ, в этой
связи принципиально важным является определение возможной
степени совмещения деятельности человеком, прн которой сохра-
няется требуемая стабильность функциональных характеристик
системы. Это в свою очередь ставит задачу распределения функ-
ций между человеком, выполняющим совмещенную деятельность,
и дополнительным каналом (или каналами) компенсации возмуще-
ний в технической части системы.
Предъявление требований стабильности функциональных ха-
рактеристик, выбор наиболее рационального допуска на точность
работы определяют специфичность инвариантных СЧМ по срав-
нению с другими полуавтоматическими системами. Необходимо
обратить особое внимание иа такие «крейсерские» режимы работы,
которые могут поддерживаться устойчиво в течение длительного
времени. При этом может иногда допускаться снижение (безуслов-
но, в допустимых пределах) точности ради существенного увели-
чения длительности устойчивой работы системы н стабильности
ее выходных характеристик. Снижение точности ради стабиль-
ности не подразумевает просто проектирование системы с невысо-
кой точностью работы. В данном случае системе должна обладать
способностью сохранять свои функциональные характеристики
362
счет реализации резервов точности, но реализация этих резер-
вов должна осуществляться при воздействии возмущений, а не
при нормальном (предусмотренном программой) режиме функцио-
нирования. Резервирование функциональных возможностей —
это один из мощных факторов обеспечения стабильности и надеж-
ности СЧМ, При этом особый смысл резервирование приобретает
прн наличии вероятности возникновения различного рода экстре-
мальных ситуаций, усложняющих процесс управления.
Таким образом, инвариантная СЧМ должна функционировать
со стабильной «крейсерской» точностью, причем яри возникнове-
нии экстремальных ситуаций точность ее работы должна изме-
няться лишь незначительно. В этом случае технические средства
деятельности человека-оператора должны обладать определенной
вариабельностью функциональных характеристик, что позволит
приспособить их к изменившимся условиям процесса управления
и состоянию человека.
Методологической основой построения инвариантных и дру-
гих типов СЧМ, обладающих особо высокой стабильностью, дол-
жны служить принципы многоуровневой взаимной адаптации
человека и машины 114, 161, Предполагается, что оператору,
как правило, за исключением случаев экстремальных воздействий
на состояние его организма, отводится ведущая роль в принятии
решения относительно изменения параметров средств деятельно-
сти в целях сохранения стабильности функциональных характери-
стик.
Поясним это положение двумя примерами. Рассмотрим случай,
связанный с возможностью построения инвариантной с точностью
до некоторой наперед заданной величины системы слежения и ста-
билизации. Известно, что характеристикой динамической точно-
сти системы при действии на нее возмущений является абсолютное
значение разности между требуемым и действительным значением
регулируемой величины в заданном интервале времени. Примени-
тельно к полуавтоматическим системам слежения и стабилизации
полной характеристикой динамической точности может служить
абсолютное значение разности между требуемым и действитель-
ным значением ошибки (или ошибок в случае многомерного сле-
жения). Полуавтоматическая система слежения или стабилиза-
ции является инвариантной с заданной точностью, если при воз-
действии внешних возмущений выполняется условие, при котором
эта разность меньше наперед заданного значения при действии
различных возмущений.
Однако применение этих зависимостей для анализа динамиче-
ской точности и определения инвариантности является затрудни-
тельным вследствие того, что (по данным многочисленных исследо-
ваний) в задачах слежения и стабилизации ошибка в каждый
момент времени является случайной величиной, поэтому эта
разность является также величиной случайной. Использование
же случайной величины как полной характеристики процесса
363
ие представляется возможным, В связи с этим целесообразно
использовать статистические характеристики ошибок слежения и,
в частности, их дисперсии.
В случае отслеживания сигналов различной частоты (периоди-
ческих) или иитеисивиости (случайных) условием инвариантности
может являтьси выполнение неравенства, когда дисперсия ошибки,
задаваемая из требований инвариантности, больше разности
модуля предельно допустимого значения дисперсии ошибки слеже-
ния и зиачеиия дисперсии ошибки в определенном интервале на»
блюдения при воздействии возмущений иа систему,
С помощью данного критерия инвариантности можно присту-
пить к анализу возможностей построения инвариантных СЧМ,
использующих принцип слежения и стабилизации.
Экспериментально исследовались процессы управления энер-
гетическим котлоагрегатом. С помощью аналоговой вычислитель-
ной машины была смоделирована динамика некоторых регули-
руемых каналов объекта, которая была аппроксимирована линей-
ным дифференциальным уравнением восьмого порядка с посто-
янными коэффициентами. Оператор с помощью органов управле-
ния осуществлял ручное регулирование отклоненных параметров
в случае возмущений в системе подачи топлива н подачи ох-
лаждающего конденсата. Динамика процессов, отслеживаемых
испытуемым, была достаточно близка к динамике процессов в ре-
альном объекте, замеры амплитуды н фазы отклонений температу-
ры пара за паронагревателем показали сходство амплигудно-
фазовых характеристик котлоагрегата и его электронной модели.
В первой части эксперимента необходимо было выбрать контроль-
но-измерительный прибор, с помощью которого оператор наиболее
точно компенсирует отклоненные параметры. Из трех видов —
электронно-лучевого индикатора, ноль-прнбора (стрелочного ин-
дикатора отклонения), регистрирующего прибора по результатам
опытов - был выбран последний, так как е его использованием
эффективность регулирования была наиболее высокой 114].
Особенность этого прибора состояла в том, что процесс регули-
рования представлялся как на его шкале, так и на диаграмме,
отражающей предысторию моделируемого процесса и тенденцию
его дальнейшего изменении; при этом скорость развертки дина-
мики процесса могла изменяться по желанию оператора. При но-
минальном («крейсерском») режиме работы операторы использо-
вали в основном шкалу прибора, В случае возникновения возму-
щений операторы обращались помимо шкалы к диаграмме, отра-
жающей графически изменение регулируемого параметра, что
обеспечивало возможность предсказания человеком хода процес-
сов в объекте. В случае ложных резких возмущений операторы
увеличивали скорость протяжки диаграммы. Все это предостав-
ляло дополнительные возможности для адекватного психологи-
ческого отражения регулируемого процесса и соответственно по-
строения адекватного регулирующего воздействия, в результате
364
чего точность регулирования даже при наличии возмущений ие
опускалась ниже заданного допуска. Таким образом, возможность
адаптации характеристик средств отображения информации, пе-
реход от простого считывания показаний к наглядному представ-
лению тенденции изменения регулируемого параметра позволили
сохранить стабильность функциональных характеристик даже при
воздействии возмущений на систему.
Приведенные примеры показывают, как, используя функцио-
нальные возможности органов управления и средств индикации,
можно компенсировать эти внешние возмущения, стабилизировать
характеристики системы и тем самым обеспечить ее инвариант-
ность. Такая организация операторской деятельности является
частичной реализацией принципа взаимной адаптации человека
и машины н системах управления с элементами наиболее эффектив-
ной индивидуально-оперативной адаптации.
В рассмотренных примерах инвариантных СЧМ принципиаль-
но важным является ведущая роль человека-оператора, который
осуществляет сознательную целенаправленную деятельность и
использует технические устройства для достижения цели в зави-
симости как от алгоритма выполнения деятельности, так и от
ситуации управления. По сравнению е обычными, детерминиро-
нанными в функциональном отношении системами в инвариант-
ных СЧМ существенно повышается активность человека-опера-
тора, возрастает роль творческого компонента в его деятель-
ности .
Подытоживая краткий анализ проблемы стабильности СЧМ,
следует подчеркнуть, что на пути развития этого нового и весьма
важного и теоретическом и практическом отношении направлении
инженерной психологии необходимо решить много сложных проб-
лем.
Предстоит уточнить основные понятия стабильности и устой-
чивости СЧМ. В теории устойчивости принято, что систему можно
считать устойчивой, если ее траектория в фазовом пространстве
не выходит за пределы заданной ограниченной области при не-
которых прогнозируемых возмущениях всего возможного спектра.
Как мы показали, такой подход к определению и весь разработан-
ный аппарат не вполне соответствуют специфике систем с участием
человека.
Экспериментальный анализ ПФС решения оперативных задач
показал, что каждый из них может иметь ие одно, а несколько оп-
тимальных значений. Далее было установлено, что этн оптимумы
лежат на разных кривых зависимости критериев сложности от
ПФС. Эти кривые были названы характеристическими кривыми
стратегий решения. Исследование процессов последовательного
освоения (эволюций) каждой отдельной стратегии н перехода
(трансформации) от одной стратегии к более совершенной в ходе
обучения послужило основой разработки новой трансформацион-
ной теории обучения.
365
Наличие нескольких характеристических кривых о их част-
ными оптимумами и соответствующими этим оптимумам устойчи-
вых зон — плато иа кривой обучения — свидетельствует о том,
что деятельность человека имеет не одно, а несколько устойчивых
состояний. Число таких состояний равно числу «чистых» страте-
гий деятельности. Чистой называется стратегия, основу которой
составляют определенная психологическая структура и способ
выполнения задания. Возможны также стратегии смешанные, но-
сящие промежуточный характер. В отличие от чистой смешанная
стратегия не может использоваться долго в неизменном виде—
она постепенно самопроизвольно переходит в одну из чистых.
При исследовании труда операторов, особенно в эксперимен-
тах, проводящихся в условиях реальных объектов, в зависимости
от уровня ответственности, степени затрудненности восприятия
информации и других стрессовых факторов операторы, овладев-
шие стратегией симультанного восприятия целиком всей мнемо-
схемы, временами переходили на более простые, «отсталые» стра-
тегии — восприятие информации поблочно или даже отдельными
элементами.
Запас возможных стратегий (структур) деятельности и воз-
можность выбора и использования наиболее адекватной для каж-
дого варианта внешних условий обеспечивали устойчивость дея-
тельности операторов. Причем характер реализации введенного
нами выше принципа взаимной адаптации человека и условий тру-
да в разных случаях был совершенно различным. Следовательно,
оптимумы разных стратегий деятельности человека нельзя рассмат-
ривать как рядоположеииые локальные оптимумы, из которых
путем простого сравнения может быть выбран глобальный оптимум.
Это свидетельствует о том, что общее математическое определе-
ние устойчивости должно быть дополнено применительно к систе-
мам с участием человека условием достаточного запаса стратегий
деятельности. Указанное условие сходно с предложенным канад-
ским экологом К. С. Холлингом свойством гибкости экологиче-
ской системы как фактором ее устойчивости.
Разработка проблем развития, адаптация, устойчивости СЧМ
обусловливает активное участие инженерной психологии в иссле-
довании некоторых центральных общепсихологических проблем,
в частности, в изучении психологических факторов развития и
эволюции.
Важную теоретическую и практическую проблему представляет
исследование многомерного пространства параметров СЧМ (вклю-
чая характеристики человека, машины, среды) для выявления зои,
которые соответствуют особо высокой устойчивости — гипер-
стабильиости работы СЧМ. Системный подход к разработке этой
проблемы может служить методологической основой сотрудни-
чества инженерной психологии и эргономики, способствуя фор-
мированию теоретико-методологических основ последней, столь
необходимых для развития эргономических исследований.
366
9.2* ИМИТАЦИОННО-ГРАФИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
И КВАДРИГРАММЫ ДИНАМИКИ СТРАТЕГИЙ СЕНСОРНОЙ
И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
человека-оператора
Теоретическую основу трансформационной теории динамики
систем составляет концепция взаимной адаптации. Методологиче-
скую основу развиваемой нами теории составляет взаимосвязанный
анализ и синтез статических (факторных) и динамических моделей
систем.
Статическая характеристическаи модель (уравнение, кривая
и т. п.) системы отображает связи между фактором F взаимной
адаптации системы со средой (или внутренних компонентов си-
стемы между собой) и критериев внешней или внутренней эф-
фективности Q системы прн разных структурах.
Динамическая модель системы отображает изменения эффек-
тивности Q во времени Т, в том числе в стадиях Эволюции (кон-
вергенции или дивергенции) определенной структуры и в стадиях
трансформации одной структуры в другую Q (Т).
С помощью такой пары моделей Q (F) и Q (Т) может решаться
прямая задача: планирование динамики Q (Г) но статике Q (F),
в том числе планирование вариантов трансформаций в Sn
и полной траектории динамики развития системы при интервалах
AF, AT, AQ. А может решаться н обратная задача: по траектории
Q (Т) определяются характеристики структур, которые трансфор-
мировались в процессе динамики системы.
Указанная пара моделей Q (F) и Q (Т) обладает существенным
недостатком — принципиальной неполнотой: она не отражает
динамику среды, воздействие среды Е на систему S и обратное
воздействие S иа Е. Иначе говоря, в моделях необходимо отобра-
зить весь процесс взаимной адаптации системы со средой: дина-
мику среды Ео (/0); «субъективное» отражение системой значений
параметров среды Fo (Ео) с учетом предыстории Е (Т) и прогноза
динамики среды на будущее, который (если может) строит система;
характеристики структур системы Q (Fft); динамику эффектив-
ности системы Q (То), причем с учетом возможного усиления вы-
хода системы Q (7\) с помощью исполнительных органов машин.
Далее модель должна отобразить обратное воздействие системы
<2 (То) на среду EL (Tj). После этого система воспринимает уже
результирующую динамику среды Ei (Fi) — собственную, объ-
ективную, плюс под воздействием самой системы Fi (Fr), система
реагирует Qi (FJ, изменяется ее выход во времени Qi (А), уси-
ливается к Qi (7\) и т. д.
В указанной полной модели, таким образом, должно быть че-
тыре квадранта: Е (Т), F (Е), Q (F), Q (Т), Такая «квадриграмма»
должна носить замкнутый, циклический характер и быть при-
годной к машинной реализации по типу имитационной модели.
367
Модель отражения
f рефлексии>
среды системРй
^Медель динаники
'* среды Г /Г)
' ( > Входной параметр системы,
,f > . F * срактор мрфективнрсти
Время
-а
Факторная
статииес кая модель
системы
я
U1
Модель динамики
отклика Системы
Рис. 9.2. Схема квадриграммы
Переход от любого квадранта к следующему должен учитывать
соответствующие передаточные функции. В частности, Для того
чтобы рассчитать воздействие выхода системы Q (Т) на Е (Т),
необходимо учесть передаточную функцию: выход системы Q (Т) -►
-> вход среды Е (Т) -> выход среды Е (Т),
В простейшем случае это может быть коэффициент усиления.
Вид влияния Q I и IЕ определяется статическими и дина-
мическими свойствами среды (например, объекта управления).
Вариант структуры квадриграммы показан на рис. 9.2. Есте-
ственно, что места частных моделей в квадрантах и направление
переходов могут изменяться в зависимости от задач исследования,
особенностей среды (объекта) и системы (например, человека-
оператора), удобств изображения.
Пример построения динамики среды и системы на квадри-
грамме приведен на рис. 9.3.
Необходимо сделать несколько замечаний. В качестве эффек-
тивности Q системы может быть использовано много разных по-
казателей, однако они всегда должны отражать зависимость силы
воздействия системы на среду с учетом затрат, которые вклады-
вает система. Собственно, обычно только в этом случае характери-
стическая кривая Q (Л1) имеет четко выраженную куполообразную
форму. Для структуры St при F <iF\^ увеличение F дает
возрастание эффективности более быстрое, чем затрат, а при
F > Fi opt затраты будут расти быстрее, чем эффективность,
вследствие чего подъем кривой в первой половине сменится здесь
уже спадом Q^/7).
Параметр F во всех случаях является фактором взаимной
адаптации системы со средой и внутренних компонентов между
собой. Изменение Q при изменении F в интервале Ft т1я — Fiisaa
368
отражает изменение степени конвергенции компонентов системы,
а зависимость Ft (Е) дополнительно отражает связь конвергенции
системы с состоянием среды, детерминирующим значение фактора
Ft(E). Однако состояние самой системы, ее чувствительность
(например, степень концентрации влияния человека иа сигналах),
его эмоциональное состояние (равнодушие, бдительность, тре-
вожность) также существенно влияют иа значение Ер Варьирова-
ние значений F при постоянном Е = const мы связываем с субъ-
ективностью отражения (для живых систем) и параметрами вход-
ных элементов (измерительных датчиков — для технических си-
стем). Прн Е — const Ft = RE, где R — коэффициент рефлек-
сии. При произвольном Е, зная R, можно вычислить F. В неко-
торых случаях коэффициент рефлексии Имеет постоянное значе-
ние, и тогда F можно получить, зиая Е, простым построением,
с помощью вектора рефлексии R.
Вектор рефлексии RN на рис. 9.3 дает соотношение F = Et
т. е. вектор делит прямой угол EOF (второй квадрант) пополам,
Такую рефлексию, при которой F = Е, назовем норморефлек-
сией. Соответственно, рефлексию с коэффициентом F /Е > 1
назовем гиперрефлексией (усиленной, преувеличенной рефлек-
сией), a g коэффициентом Е/Е < 1 — гипорефлексией (ослаблен-
ной, преуменьшенной рефлексией).
Минимальное значение Е, при котором структура-стратегия
дает заметный отклик, назовем пороговым значением фактора F
для структуры S( — Finop.
Минимальное значение Е, при котором структура-стратегия St
дает заметный отклик, зависит от R; назовем это значение поро-
говым значением отклонения параметра среды Et ПОр*
и среды на квадриграмме
369
С помощью квадриграммы, зная характеристики разных струк-
тур-стратегий, динамику среды и закономерности рефлексии (на-
пример, индивидуальные особенности состояния оператора, его
бдительность, тревожность, параметры влияния сенсорных си-
стем), можно исследовать динамику порогов восприятия Ft аор (£)
и реагирования Q (Е1пор),
Если с увеличением оптимальных значений Ft opt максимумы
стратегий Qt шах возрастают, то F можно интерпретировать как
фактор эффективности: Qu+r> max > Qfmax, если F(f+1)opt > Ffopt
Если же с увеличением оптимальных значений Ft opt макси-
мумы щах убывают, то F является фактором сложности.
Применительно к исследованию психологических процессов,
например процессов решения человеком оперативных задач, F
будет в нервом случае психологическим фактором эффективности,
во втором — психологическим фактором сложности.
Квадриграмма объясняет природу особой многозначности пси-
хологических экспериментов: при одном и том же Et можно в слу-
чае разных коэффициентов рефлексии R — var иметь разные
значения Ft, F( , ...., F?. Параметры R н F будут отражать,
в частности, особенности прогнозирования человеком динамики
среды Е (Т) и динамики собственного состояния Qi (Т) при раз-
ных структурах деятельности и состояниях организма.
Представляется, что квадриграммы должны найти широкое
применение как модели разнообразных психологических явлений
и процессов, в первую очередь индивидуального, группового раз-
вития, деятельности, общения, восприятия и т. д.
Особое значение приобретают модели из области «экономиче-
ской психологии», например зависимость Q (Е), где Q—произ-
водительность труда, а £ — экономические стимулы повышения
производительности труда. Важно определить оптимальную ин-
тенсивность стимулирования: Е -> F Q. Стимул может быть
недостаточным, тогда К -* О, F 0 и Q 0, т. е. человек ос-
тается равнодушным к работе и ее результатам. Стимул может быть
и слишком сильным, порождать излишнюю поспешность и при-
водить к снижению качества труда. Определение с учетом инди-
видуальной стратегии деятельности н восприимчивости к стиму-
лам представляется важной задачей теоретической и прикладной
психологии.
Характеристические кривые на рис. 9.3 могут отражать спе-
цифику разных научных теорий, технических приемов и техноло-
гий. Тогда, если Е (Т) — это динамика требований научно-техни-
ческого прогресса и практики, то Qt (F) покажет перспективность
разных теорий (технологий) па разных этапах научно-технического
прогресса и взаимопереходы, трансформации теорий (технологий)
для обеспечения максимальной эффективности науки и (или)
производства.
В этом случае R будет зависеть от разработанности теорий, их
370
отраженное™ в научной и популярной литературе, методических
инструкциях и рекомендациях.
Динамика Q (Т) отразит и изменения эффективности решения
задач научно-технического прогресса и процесс овладения теори-
ями учащейся молодежью, специалистами в системе непрерывного
образования.
Если динамика среды объективна (точнее, императивна), т е
субъект не может ее изменить и должен адаптироваться к среде
как таковой, то £ (Т) отображается и а квадриграмме без обрат-
ной связи: Q (Т) не влияет иа Е (Т) При этом человек, вообще
говоря, может игнорировать динамику среды: R = 0 и F — О
при всех £, а может очень внимательно следить за динамикой
среды. Параметры R и F (£) будут характеризовать субъектив-
ное отражение среды индивидом, a Q (F) — субъективную реак-
цию на динамику среды. Тогда Q (Т) может рассматриваться как
поведенческая внешняя, объективная реакция человека на ди-
намику среды Е (Г).
Императивная среда — это частный случай, кстати, возво-
дившийся вульгарными материалистами в ранг единственно воз-
можного направления детерминации сознания: только Е влияет
на R, F и Q, a R, F и Q не влияют на £. Концепция взаимной
адаптации признает, как наиболее общий случай, взаимовлияние
£, с одной стороны, и /?, F, Q — с другой.
При Е = const может быть R = var вследствие динамики
эмоционального состояния или сенсорных систем человека, так
что при Е — const будет F — var н Q — var. Таково, например,
мышление, творчество.
При Е — var и R — var могут быть различные соотношения
F/Е, а могут быть н явно неадекватные (типа галлюцинаций) субъ-
ективные образы среды.
Необходимо подчеркнуть широту возможностей моделирова-
ния процессов познания, взаимной адаптации, деятельности,
многих других, изучаемых не только психологией, но и филосо-
фией, логикой, методологией науки и др.
Особое значение имеет исследование процессов опережающего
отражения, прогнозирования человеком динамики среды Е (Т).
Одним из простейших способов отслеживания человеком-операто-
ром динамического сигнала является пропорционально-дифферен-
циальное опережающее отражение сигнала (известное в теории
автоматического регулирования как ПД-регулятор). Коэффи-
циент рефлексии в этом случае рассчитывается как
R - аЕ + dE/dT,
где а— постоянный член, характеризующий положение постоян-
ного вектора.
Если Е (Т) — это динамика потока задач, в частности учеб-
ных, то Q (Т) — измененне интеллектуальных усилий человека
371
Е
при их решении. Интервал 7\— Т2— это период врабатывания
человека, > 7\— время решения стабильного потока задач
Тот же тип пропорционально-дифференциального отражения
(ПДО) в случае обратного воздействия (управления, регулирова-
ния, слежения) человека на среду, т. е. на сигнал Е (Т), дает иную
картину взаимодействия.
При пропорций нал ьно-иитегрально-дифференци ал ьиом (ПИД)
отражении
( № 7
< F -- Е ап + b + с \ bEdT
\ в/ J
X т°
с уменьшающейся скоростью, устанавливающейся после стабили-
зации ДЕ -- AEconst на уровне^ + AEGOn0t (Т— Т#) при Т >
Прн ПИД-отражена и в случае отсутствия воздействия чело-
века на среду и его единственной стратегии существует такое
значение Ейтах,прн превышении которого человек перестает ре-
агировать на среду (это как бы «запредельное торможение»).
Если у человека имеется запас возможных стратегий, то происхо-
дят последовательные трансформации стратегий, вследствие чего
интенсивность реакции колеблется соответствующим образом
(рис. 9.4).
При Е — ЛЕсоПч1 прирост значения F за интервал ДТ равен
приросту интеграла [ АЕ d7\ рассчитываемому как площадь
АТ
прямоугольника со сторонами АТ и AECoQet* т. е. . •
AF (АТ) = с&Еооып &Т, ,
372
если Л Т прибавляется кТ> 7W, где Ты — момент выхода Л 7 (7)
иа плато ЛЕ = ЛЕсошЛ.
Динамика Е/Е, Q (7) и ЛЕ (7) прн отсутствии влияния Q (Т)
на ЛЕ (7) показана на рнс. 9.4 как познавательный вариант ре-
акции человека. Предполагается, что выходящее иа плато EcoaBt
значение параметра среды изучается с применением все новых н
новых стратегий научного исследования. Если Q (7) влияет на
ЛЕ (7), то легко построить динамику ДЕ' (7), при которой в слу-
чае ПИД-отраження Ё' (7) будет прямо получен из известных рас-
четов в области теории автоматического управления.
Кривая Q (7) может отражать динамику познавательного
процесса в изучении некоторого нового явления в природе или
обществе, возникающего в момент 70 и постепенно достигающего
своего максимума. Параметр F может трактоваться как методи-
ческие затраты общестиа на изучение данного явления. Тогда ло-
гично предположить, что коэффициенты at b и с, а также rt
в уравнении для F при ПИД-отраженин являются функцией ак-
туальности данной проблемы в соответствующие моменты вре-
мени Т}. Например, а и г* могут иметь очень малые значения в пе-
риод 70 + Л7, где Л7 достаточно мало, затем возрастать по мере
увеличении ЛЕ и снижаться при приближении ЛЕ к ЛЕ — const.
Прн этом возможен как регресс от Sb к Si, так н снижение Q (7)
до Q = 0 в соответствии с обратной эволюцией Sb.
Рис. 9.5. Вид квадриграммы при наличии набора стратегий активности
и восприятии реализующих более общие закономерности и SB
373
Более общий вид квадриграммы, моделирующей взаимодействие
человека со средой, показан на рис. 9.5. Возможен не только набор
стратегий активности человека (Sa1 — Sa), но и набор различных
стратегий восприятия им динамики среды (S^ — S&)- При этом
условии возникает особое разнообразие, богатство, многознач-
ность реакций человека на одну и ту же объективную динамику
среды. Прогнозирование поведения и деятельности индивида воз-
можно лишь при взаимосвязанном учете предыстории и текущего
развития всех уровней (о, тр, ф, 0 и у) человека и его взаимной
адаптации со средой.
Стратегии активности и восприятия человека (см. рис. 9.5)
могут быть аппроксимированы более общими, глобальными за-
кономерностями (S Л, Sb). Такие закономерности существуют для
любой замкнутой системы, отображая ограниченность ее ресурсов
а следовательно, и прогресса.
Ль
МН
ГЛАВА 10
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ
БЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ
10.1. ЭРГОНОМИЧЕСКИЕ И ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ
ФАКТОРЫ БЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ
Развитие народного хозяйства, его перестройка должны ос-
новываться на прочном фундаменте безопасности технологических
процессов, всех видов труда, жизни в целом.
На долю человеческого фактора приходится от 40 до 70 %
всех отказов технически сложных систем. Особенно велика эта
доля в авиации. Расчеты показывают, что психологическая и эр-
гономическая рационализация проектируемой кабины крупного
пассажирского или транспортного самолета позволяет без до-
полнительных капиталовложений снизить примерно до 40 %
зрительную и умственную нагрузку иа членов экипажа прн на-
блюдении за показаниями приборов, высвободив тем самым больше
внимания для наблюдения за виекабиниым пространством, па
15—20 % сокращается время на подготовку самолета к вырули-
ванию.
В решении ответственных проблем безопасности сложных си-
стем человек—машина—среда (СЧМС), крупных инженерных
сооружений, средств транспорта особенно важно развивать комп-
лексный, объективно научный подход, свободный от ведомствен-
ной пристрастности и ограниченности.
После длительных попыток создать проекты электростанций,
заводов, работающих <на замке», т. е. в режиме полной автомати-
374
зации, без присутствия людей, инженеры поняли, что все произ-
водственные системы должны проектироваться как СЧМС.
Именно благодаря участию человека системы вообще способ-
ны длительно и успешно работать. Это значит, что необходимо
видеть и учитывать не только и не столько человеческие факторы
возникновения аварий, сколько человеческие факторы успешного
функционирования систем. Известно множество случаев, когда
операторы спасали самолеты, корабли, электростанции, энерго-
системы при чрезвычайно сложных анарнйных ситуациях.
К сожалению, бывает и так. что операторы умудряются «на ровном месте»
создать ситуацию, при которой сводятся на нет все усилия разработчиков тех-
нологического оборудования, системы контроля и автоматизации, средств за-
щиты от аварий. Печальный пример тому — авария на Чернобыльской АЭС
в апреле 1986 г. Человеческий фактор не сводится к работе оперативного пер-
сонала.
Порой разработки конструкторов, проектирующих рабочие места, пульты
управления, поражают безграмотностью Приходится встречать органы управле-
ния, расположенные на щите ниже уровня колеи, и приборы на высоте около двух
метров. При анализе причин частых аварий на аммиачном производстве Щекин-
ского химкомбината, когда разворачивался знаменитый текинский эксперимент,
было выявлено, что приборы, относящиеся к агрегатам № 1—6, были располо-
жены на щите слева направо, а органы управления на пульте в обратной после-
довательности, К тому же в размещении приборов и ключей не было никакого
соответствия. Проведенная реконструкция пульта управления, как показал дли-
тельный опыт, позволила существенно повысить надежность работы операто-
ров 1161.
Комплексный учет надежности человеческих факторов в целях
обеспечения безопасности систем важен для всех отраслей народ-
ного хозяйства — от атомной энергетики до медицины.
Международной эргономической ассоциацией принято опре-
деление человеческого фактора как комплекса психофизических,
психологических и физиологических особенностей поведения че-
ловека в производственной среде в частности, в системе управ-
ления.
Среди человеческих факторов принято выделять: патологиче-
ские (заболевания); физиологические (утомляемость, фазы враба-
тывания и т. п.); физические (физическая сила, стойкость к влия-
ниям физической среды); психологические; фармацевтические
(в частности, побочное явление лекарств на деятельность и состоя-
ние человека); социально-психологические (взаимоотношения меж-
ду членами экипажа, структура иерархической системы управле-
ния и т. д).
Инженерная компенсация отрицательных проявлений чело-
веческого фактора проводится путем стандартизации параметров
систем, их эргономического проектирования, обучения операто-
ров, придания вопросам безопасности особого значения, создания
образцов-эталонов систем. Например, в авиации источники при-
чин летных происшествий делятся на четыре большие группы:
человек, машина, средства взаимодействия, управление.
Для выбора направления научных исследований, результаты которых могут
наиболее существенно повлиять на безопасность полетов, проведен анализ ста-
375
тястики причин летных происшествий В сводных данных Американской звий
ционной администрации о причинах летных происшествий в авиации США 191]
обращает на себя внимание наиболее существенная доля летных происшествий
(ЛИ) вследствие ошибок экипажей воздушных судов (ВС). Это указывай па то,
что основное внимание должно быть уделено выявлению и предупреждению
ошибок членов экипажа ВС, особенно учитывая то, что именно они подвергаются
воздействию экстремальных условий (вибрации, шума, больших потоков инфор-
мации, дефицита времени и др.). При этом происходит резкая смена структуры
и стратегии деятельности вследствие возникновения отказов авиационной тех-
ники, навигационной обстановки и т. п.
Ошибки в действиях операторов, в частности пилотов ВС, обусловливаются
рядом основных причин: 1) ограниченностью природных возможностей человека
по объему и скорости восприятия и переработки информации; 2) склонностью
настаивать на априори сформированном прогнозе, применять соответствующую
ему стратегию деятельности, с большим трудом и затратами времени изменяя ее,
даже когда появляются объективные признаки ее неадекватности реально скла-
дывающейся ситуации; 3) несогласованностью собственной стратегии деятельности
оператора, приобретенной им в ходе обучения, и принципов действия применяе-
мых им ннформационно-управляющих технических средств; иначе говоря, рас-
согласованием между стратегией оператора и стратегией управления, на которую
ориентировались проектировщики техники; 4) потерей бдительности в монотон-
ных условиях; 5) слепым доверием к надежности автоматов, сообщениям и дей-
ствиям партнеров, диспетчеров; 6) готовностью переложить ответственность на
коллег; 7) влиянием эмоционального состояния на процесс восприятия инфор-
мации, вследствие чего наблюдаются явления гиперрефлексии — их завышения,
искажающего восприятие фактической информации; 8) возникновением, пере-
дачей, распространением неадекватных состояний у всех членов экипажа (страх,
паника, беззаботность); 9) подверженностью отрицательному влиянию факторов
окружающей среды и др.
Пункт 8 можно проиллюстрировать примером, 28 марта 1978 г самолет аме-
риканской авиакомпании <Юнайтед> ДС-8 упал в районе Портланда, штат Орегон,
вследствие полной выработки топлива. Ни один член экипажа не обратил внима-
ния на показании индикатора топлива, поскольку все были сосредоточены на не-
поладках в системе выпуска шасси. Экипаж и пассажиры погибли [91 ].
Для успешной работы экипажа К. Хасимото [82] рекомендует поддерживать
адекватные режиму работы состояния сознания членов экипажа. В этом состоит
мастерство командира. При выполнении ответственных операций типа взлета
и посадки командир должен уметь поддержать у всех членов экипажа синхронное
состояние. Вели удается настроить состояние сознания у трех членов экипажа
на третью фазу, то достигается максимальная эффективность сенсорных и мысли-
тельных функций каждого, повышается общая высокая работоспособность и прак-
тически полностью исключаются ошибки [82].
Разные люди проявляют эмоциональные реакции разной ин-
тенсивности при одних и тех же летных происшествиях.
Трехфазиая кривая реагирования живых систем на сигналы
внешней среды показана на рис, 10.1 [69]. Фаэа / соответствует
начальному торможению, когда организм как бы замирает в ожи-
дании последующего развития наблюдаемого (возможно, и неосоз-
нанно) явления, опасаясь среагировать на случайный одиноч-
ный сигнал, который ивчезнет сам собой. Фаза // — это фаэа
активного реагирования, когда человек развивает наибольшую
целеустремленную активность и может эффективно воздейство-
вать иа среду и машину. Фаза /// соответствует открытому
И. П. Павловым запредельному торможению, когда процессы
возбуждения сменяются разлитым, иррадиирующим торможением
и человек как бы парализуется слишком мощным сигналом, те-
376
г
Рис. 10.!. Трехфазная кривая реаги-
рования (по Г1. В. Симонову) и инди-
видуальные реакции на объективные
явления -£j в зависимости от субъ-
ективных векторов рефлексии -Ла
ряя способность целеустремлен-
но активно реагировать. Ои
либо выключается из контура
управления, либо Делает грубые
ошибки. Например, известен
случай, когда пилот при воз-
никновении пожара в левом
двигателе выключил правый
двигатель — экипаж и пасса-
жиры погибли.
Н аиболее спокойный, собран-
ный пилот, которому соответ-
ствует вектор рефлексии А?! (см.
рис. 10.1), активно сосредоточен-
но и мощно реагирует на все виды опасных отказов: Ei—отказ дви-
гателя в полете, Ег—отказ двигателя на взлете, Е$— захват воз-
душного судна террористами, £4 — пожар на самолете. Соответ-
ствующие значения эффективности действий пилота Q23, Qla,
Q22 н Qjs Достаточно высоки.
Если выполнить соответствующие построения на рис. 10.1
для пилотов с более сильной эмоциональной реакцией (AJ2, /?3
и то легко увидеть, что индивид, у которого вектор рефлек-
сии R4, уже при отказе двигателя в полете испытывает страх и бли-
зок к панике, индивид с Rs оказывается в подобном состоянии
при отказе двигателя иа вылете, а пилот с AJa — при захвате воз-
душного судна террористами.
Для первого пилота характерна гипоргфлгксия, т. е. он спо-
собен отбирать наиболее важную информацию, игнорируя второ-
степенную, так что в каждый момент при R\ < Е1. Напротив,
пилот с /?4 преувеличивает и опасность ситуации, и объем необ-
ходимой информации. Не будучи в состоянии сосредоточиться на
наиболее важных сведениях, он оказывается перегружен инфор-
мацией, теряется и не может принять правильного решения
Для пилота с вектором рефлексии /?4 характерна гиперрефлексия,
так что
Предлагаемый метод анализа является достаточно наглядным,
ио он пока носит условный характер, поскольку ие апробирован
на опыте. Тем ие менее применение трансформационной теории
динамики систем представляется нам весьма перспективным для
решения проблем безопасности СИМС.
Модель, представленная на рис. 10.1, может быть интерпрети-
рована применительно к любой технологической системе. Напри-
мер, Е\— отклонение технико-экономического показателя; £2 —
377
Таблица 10.1
Уровня состояния центральной нервной системы (ЦНС)
и сознания нилота [821
Фаза Состояние ЦНС и сознания Внимание и активность Физиологическое состояние в надежность Энцефалограмма
0 Бессознатель- ное 0 Сон, кома, на- дежность 0 Дельта-волны
1 Заторможен- ное Инертность Усталость, моно- тонна, дремота, опьянение; на- дежность менее 0,9 Тета-волны
2 Нормальное, расслабленное Пассивность Покой, ОТДЫХ, размеренная при- вычная работа, надежность 0,99— 0,9999 Альфа-волны
3 Нормальное активное Активность с ши- роким полем вни- мания Активная дея- тельность; на- дежность более 0,9999 Бета-волны
4 Возбужденное Сосредоточен- Реакция самоза- Бета- и преоб-
•. * сверх нормы ность на одном предмете, неспо- собность к об- щей оценке щиты, страх, па- ника; надеж- ность очень низ- кая разованные волны
технологическое нарушение (отклонение), Е3 — крупное техно-
логическое нарушение, Е4—аварийное нарушение.
С помощью рис. 10.1 можно представить и проанализировать
разные варианты динамики Rt от F^Ei = 0 при отвлечении вни-
мания, засыпании оператора до F^E1 -> оо, соответствующего
ужасу, панике и полной неспособности действовать.
Важно учитывать, что наряду с объективным значением
dE/dT существует субъективное dF/dT. Если в течение Л Г опера-
тор ие обращал внимания на отклонение параметра Е, а затем I
обнаружил его, то ои может расценить обстановку как очень 1
быстрое, крайне опасное возрастание Е. Если оператор давно не [
участвовал в ликвидации аварий и ие тренировался в этом, то
приближение Е к Et он воспримет панически.
Ошибками человека-оператора считаются: 1) неточное выпол-
нение необходимого действия; 2) невыполнение (пропуск) необ-
ходимого действия; 3) нарушение последовательности действия;
4) выполнение постороннего (лишнего) действия; 5) запаздыва-
ние в выполнении действия.
Характер ошибок человека существенно зависит от состояния
его центральной нервной системы. Можно выделить пять таких
состояний (табл. 10.1).
378
Рис iO 2 Кривые изменения относительного числа летных происшествий Л (а]
и рабочей нагрузки пилота // (б) в холе полета на разных его фазах Ф
1 — запуск двигателей; 2 — руление; 3 — взлет; 4 — крейсерские режимы полети.
5 — заход на посадку а посадка, 6 руление; 7 — выключение двигателей
Состояния, соответствующие фазам 2—4, могут быть адекватны
различным режимам работы оборудования. Пилот должен быстро
сменить свое состояние и структуру деятельности, иначе возни-
кает опасное рассогласование между требуемой и фактической
стратегиями его деятельности. В литературе нет данных об ис-
следовании динамики переходных процессов в СЧМС при транс-
формации режимов в стратегий работы оборудования и человека-
оператора. Есть основания предполагать, что динамика трансфор-
мационных процессов существенно влияет на надежность систем
управления. Эта гипотеза осиоваиа иа положениях трансформа-
ционной теории обучения и адаптации 123, 1171
На рис. 10.2 показана Трансформационная динамика деятель-
ности человека. Надежность и эффективность деятельности чело-
века существенно снижается иа этапах трансформации стратегий
деятельности, в частности, При переходе от нормального к ава-
рийному режиму работы системы. На рис. 9.3 показана квадри-
грамма, позволяющая рассчитывать динамику надежности дея-
тельности оператора и системы управления при изменении пара-
метра среды Е, его отражения человеком F, смеие стратегий Sa,
Sb, Sc и динамике интенсивности (эффективности) Q влияния опе-
ратора иа управляемый параметр среды Е. Взаимная адаптация
человека-оператора и среды как фактор безопасности и эффектив-
ности системы может быть целенаправленно организована путем
согласования Q (Т) с Е (Г) за счет оптимизации обучения оператора
эффективному набору стратегий их трансформациям и средств
отображения информации F (Е).
С точки Зрения учета особенностей человеческого фактора
в трансформационные периоды работы системы причины неуспеш-
ных действий оператора при аварии могут быть следующие:
отсутствие у оператора Sa, при Е-гЕ8 и обращается
в нуль в момент Tt (см. рис. 1.3);
быстрое изменение Е, так что оператор не успевает трансфер-
пировать $„ в 8а; о
379
слишком долгая трансформация SH в Sa, так что в системе
накапливаются необратимые изменения
г»
Г1
где Н* — допустимые интегральные потери системы; например,
облучение приводит к гибели людей, длительный перегрев труб
парогенератора приводит к свищам и т. д.;
слишком сильное падение эффективности при трансформации
Qa,a <<?*•
Дело может быть не только в том, что Sa и Sa ассоциированы
иа низком уровне Qa. а, так что трансформация сопровождается
падением эффективности деятельности оператора иа Дф -- QH —
— Qa. а (даже по сравнению с его относительным бездействием
при нормальной работе автоматики на некоторое время ДТН. а.
Дело может быть еще и в том, что SH и Sa могут оказаться вообще
не ассоциированы, т. е. прямой переход от SH к Sa принципиально
невозможен, по крайней мере для тех Операторов, которые не об-
ладают достаточной подвижностью нервных процессов.
Нормальному, стационарному режиму работы оборудования
соответствует нормальная стратегия деятельности человека-опера-
тора и норморефлексия отображаемой информации: Qe (SH, RN,
Аварийному, нестационарному режиму работы оборудования
соответствует гиперрефлексии отображаемой информации1 2 3
Qa (Si, RGet АЕа), причем S( может быть я SH и Se.
Если при SR и Rfa будет то Q-»- 0. При Sa с Fte
даст Q < <?*, RGe — коэффициент гиперрефлексии.
На рис. 1.3 представлена гипотетическая картина динамики
СЧМ в нормальном и аварийном режимах, а на рис. 10.1 — разные
варианты рефлексии состояний объекта Rlt R2 и R3.
Опыты, проведенные иа ТЭЦ в условиих реальных аварийных
испытаний [14, 161, показали, что при возникновении аварий
операторам свойственна обычно не объективная, хладнокровная
норморефлексия, а гиперрефлексия: в число сигналов, которые
они учитывают и перерабатывают в ходе ликвидации аварии, опе-
раторы включают наряду с действительно относящимися к аварии
многие второстепенные, случайно возникшие в системе.
Приведенный выше анализ показывает, что оператор, уверенно
владеющий нормальной и аварийной стратегиями, но необученный
трансформации нормальной стратегии в аварийную, может за-
1 Впрочем, мы обычно измеряем Q в относительных единицах — по сравне-
нию с максимально достижимой эффективностью в определенных условиях
И с учетом затрат (потерн системы).
3 Это доказано в специальных аварийных экспериментах на ТЭЦ [14].
380
этого —не справиться с аварийной задачей.
В то же время, если оператор обучен быстро перестраивать
SH в но вместо SH он имеет к моменту возникновения аварии
некую стратегию Sx (например, пилот занят переговорами с на-
земными диспетчерскими службами), то трансформация Sx в Sa
может быть невозможна, понадобится двойной переход: Sx ->
-> SM -► S«. Необходимо учить быстрым прямым (SH-*- Sa),
опосредованным (Sx SH S0 и обратным (S^-> SH) транс-
формациям. Если учесть множественность Sj (Sa, Se, ..., Sa,
где l может быть очень большим числом), то необходимо искать
обобщенную Sa6 и учить переходам к ней из любого исходного
состояния. Это то же самое, что, пользуясь народным юмором,
называется учить танцевать от печки. Обычно об этом говорят
с некоторым сарказмом, одиако научить человека быстро перехо-
дить из любого произвольного исходного состояния в такое стан-
дартное, из которого он уверенно приступает к противоаварийиым
действиям, значит облегчить и ускорить трансформации структур
и стратегий деятельности, в известной степени стандартизовать
процесс перехода к аварийным действиям. Подобную роль выпол-
няет в армии и на флоте построение личного состава, за которым
следует определение и выполнение конкретных задач.
Трансформация операторской стратегии нормального управле-
ния в стратегию аварийного управления возможна только при ус-
ловии, что изменятся состояние оператора и общая психофизио-
логическая структура его организма. Для очень интенсивной ра-
боты мозга обычные метаболические процессы питания мозговых
клеток могут оказываться недостаточными и происходит переход
к более зволюшюнио примитивным, но мощным, форсированным
процессам питания путем непосредственного захвата клетками
мозга питательных веществ из крови.
Известно, чго переход от нормального состояния человека
к стрессовому включает в себи множество трансформаций при
всех уровнях организма — от клеточного до организма в целом.
Трансформации структур организма не могут происходить
мгновенно, они включают в себя инерционные процессы, динами-
ческие характеристики которых и способы управления которыми
должны быть тщательно исследованы для создания в перспективе
общей психолого-эргономической теории безопасности СЧМС.
Принципиальная управляемость машины человеком при смене
режимов работы должна устанавливаться с учетом многих условий,
в том числе трансформационной динамики машины; скорости
протекания аварийных процессов; запаса времени на управление
при разных состояниях среды; трансформационной динамики че-
ловека; эмоциональной устойчивости человека; запаса стратегий
человека; интеллектуальных, скоростных и силовых качеств
человека.
381
При необходимости одновременного учета многих параметров
системы, применения и взаимосогласования различных стратегий
при управлении, проектировании, планировании, прогнозирова-
нии динамики сложных систем и технологических комплексов це-
лесообразно применение коллективных компьютеризованных
систем гибридного интеллекта (см. рис. 3.5).
Хотя процессы трансформации стратегий деятельности пило-
тов никем ранее ие исследовались, можно перечислить ряд основ-
ных причин, которые препятствовали смене пилотами своих стра-
тегий в критические периоды полета, вследствие чего произошли
серьезные летные происшествия (в скобках указано число слу-
чаев, обнаруженных в период проверки):
наблюдение за воздушным движением (16);
выполнение проверок режимов полета согласно контрольным
спискам (22);
возникновение неисправностей (19);
переговоры со службой УВД (6);
изучение схем подхода к аэродрому (14); .
наблюдение бортового локатора (12), подсказки неопытному
второму пилоту (10), усталость пилота (10).
Кроме указанных причин, так или иначе связанных с управле-
нием полетом, в ходе проверки установлены и другие причины:
анализ документов (7); переговоры по системе впутрисамолетиой
свизи (12); ответы на запросы бортпроводников (II); радиоперего-
воры с представителями авиакомпании (16).
Скорость принятия решений при посадке самолета в сложных
метеорологических условиях и возникновения летных происшест-
вий прямо пропорциональна числу Членов экипажа, участвующих
в решении 191 ].
По данным американских авиационных специалистов, в период
1964—1975 гг. Число летных происшествий па легкомоториых са-
молетах с одним пилотом по вине нилотов было вЗ раза больше,
чем на самолетах с двумя пилотами, причем 41 % (446) проис-
шествий произошли па этапах захода на посадку и посадки (см.
табл. 10.1). И это несмотря на то, что к самостоятельному управ-
лению допускались только опытные пилоты с общим налетом ие
менее 3000 ч.
Число летных происшествий на разных этанах полета строго
коррелирует с уровнем рабочей нагрузки пилота на соответствую-
щих этапах. Существует оптимальный уровень поддержания бди-
тельности экипажа, ниже которого возникают пропуски важных
сигналов, вплоть до опасной потери высоты при отключении авто-
пилота в ночных условиях, а выше этого уровня наступает бы-
строе утомление, утрачивается способность к логическому анализу
и выполнению дозированных точно скоординированных психо-
моторных реакций.
Широко известный в советской инженерной психологии прин-
цип активного оператора [43 ] по сути предусматривает искусствен-
382
ную дополнительную нагрузку на оператора, т. е. как бы наме-
ренный поворот вектора рефлексии в сторону гиперрефлексии,
Поддержание гиперрефлексии в условиях, не требующих этого
реально, возможно лишь за счет постоянного волевого усилия
человека-оператора. Это подобно требованию к студенту поддер-
живать повышенный интерес к чтению скучной книги по пред-
мету, который не выносится на экзамен и не будет использоваться
в последующей практической деятельности. Принцип активного
оператора противоречит более фундаментальным эволюционным
принципам экономики энергии (активности) живых систем и адек-
ватности уровня активности живой системы объективному (в том
числе н прогнозируемому) состоянию внешней среды. Гипер-
трофированная активность оператора, нарушение принципа
экономии энергии приводит к истощению ресурсов человека,
так что к моменту, когда от него действительно потребуется высо-
кая активность, ои окажется утомлен н потому недееспособен.
Пустая активность давно уже осуждена человечеством как «си-
зифов труд» или «обезьянья суета*. Нарушение принципа аде-
кватности реакции состоянию среды может привести к тому, что
искусственно поддерживаемый повышенный уровень активности
будет сохранен человеком и прн возникновении аварийной ситуа-
ции, когда от него потребуется очень высокий уровень активно-
сти, а повышенный будет недостаточен для ликвидации аварий-
ной ситуации. Принцип активного оператора, предусматривающий
подачу человеку ложных активизирующих сигналов, задолго до
его научной формулировки был опровергнут здравым народным
смыслом: тот, кто несколько раз подал ложные сигналы о пожаре,
прн настоящем загорании оказывается без помощи соседей и до-
рого расплачивается за неадекватность предыдущих призывов.
Путь к высокой эффективности действий человека в экстремаль-
ных условиях состоит в оказании помощи ему посредством при-
боров и ЭВМ заблаговременно точно прогнозировать приближе-
ние опасности н соответствующим образом предупредить ее нлн
подготовиться к максимально активным, эффективным и, естествен-
но, адекватным действиям. Таким образом, против безоговорочного
принципа активного оператора могут быть приведены следующие
доводы:
повышенная активность оператора приводит к его форсирован-
ному утомлению;
подача искусственных сигналов снижает бдительность опера-
тора по отношению к реальным аварийным сигналам;
работа оператора с повышенной эффективностью в зоне зна-
чений F, объективно не обусловливающих значения Q, соответ-
ствующие требуемой эффективности, приводит к излишней «рас-
качке» системы;
во многих случаях принцип активного оператора требует от
человека трансформации экономной «крейсерской» стратегии в стра-
тегию, обусловливающую формированное утомление.
383
Между хорошо сработанными членами экипажа самолета четко распределены
Обязанности, особенно в ответственные периоды. Например, прн осуществлении
Посадки по приборам командир корабля сосредоточивается на показаниях команд-
ного авиагоризонта и навигационного индикатора, второй пилот . - на показа-
ниях других полетных индикаторов и радиосвязи с диспетчером, штурман —
на приборах, контролирующих работу двигателя н условия полета [82].
Обычно причиной пропуска пилотом экстренных сигналов счи-
тают отвлечение внимания пилотов, не видя за этим трудности
переключения человека с одного вида деятельности на другой.
Исследование трансформационной динамики позволит разработать
рекомендации по компенсации отрицательных виброакустиче-
ских воздействий, совершенствованию методов обучения и ин-
формационному обеспечению пилотов и повысить надежность их
работы при возникновении аварийных ситуаций. Динамика стра-
тегий деятельности операторов должна моделироваться в экспери-
ментах с помощью изменения решаемых задач, виброакустической
и информационной среды.
Важно в экспериментах по исследованию динамики трансфор-
мационных процессов моделировать основные факторы, затруд-
няющие реальное протекание трансформаций, чтобы найти спо-
собы компенсации этих помех своевременному переключению пи-
лотов иа состояние и стратегию, соответствующие возникшему
аварийному режиму. Особое значение может иметь применение
широкого спектра виброакустических воздействий как средств
информирования пилота и управления его состоянием, а также
синхронизации состояний всех членов экипажа [96].
Были исследованы колебательные реакции тела человека иа
вибрационные воздействия и изучены резонансные явления в этих
реакциях [80]. Исследования показали, что любая живая система,
любой индивид, любой человек-оператор реагирует иа динамику
внешней среды прежде всего как физический объект.
Структура экспериментальной установки («эргономического
комбайна»), применявшейся нами во многих исследованных дея-
тельности операторов, описана в работе [22].
Аварии в авиации, в тепловой и атомной энергетике, в мор-
ском флоте происходят в большинстве случаев в условиях быстрых
изменений (трансформации) структуры управляемых процессов,
которые не были сноевременно распознаны н прогнозированы опе-
ративным персоналом, оказавшимся не в состоянии адекватно
изменить (трансформировать) стратегию, способ своей деятель-
ности.
Рассогласование между динамикой управляемых процессов и
действиями операторов приводит к выходу процессов из-под
контроля человека и авариям.
Наряду с неожиданными оперативными трансформациями,
протекающими в ходе технологических процессов, в технике про-
исходят трансформации плановые (смены программ ЭВМ, станков
с ЧПУ, перестройки ГАП, а также замена устаревшего оборудо-
вания новым). Подобные трансформации, хотя и не грозят авари-
384
ями, всегда связаны с перерывами в работе или временным сни-
жением производительности*
Оптимизация процессов трансформации производственных про-
цессов невозможна без соответствующей трансформации стратегий
деятельности обслуживающего персонала* Причем смена стратегий
может происходить как оперативно — в ходе технологического
процесса, так н планово — в ходе производственного обучения,
повышения квалификации и т. д.
Определение запаса стратегий деятельности, требуемого спе-
циалисту для успешной работы во всем диапазоне динамики уп-
равляемых процессов, а также реверсивных трансформаций этих
стратегий при смене режимов работы оборудования, в том числе
прн возникновении аварийных ситуаций — необходимое условие
создания фундаментальной теории и практических методов уско-
ренного и качественного обучения операторов новой, быстросме-
вяющейся сложной техники.
В связи с этим особое значение приобретает поиск путей
повышения эффективности тренажно-моделирующих комплексов,
в частности, путем более точного воспроизведения иа иих пара-
метров реальной физической среды, оперативных задач, условий
и процессов взаимодействия операторов между собой, с ЭВМ,
другими автоматическими устройства.мн и системами. При этом
необходимо учитывать, что аварийные процессы имеют постоян-
ную времени Tt, измеряемую секундами, и хотя в принципе чело-
век может управлять процессами, имеющими такую скорость,
однако в обычных условиях оператор настроен на управление
процессами, имеющими Г(, измеряемую многими минутами или
даже часами, как это свойственно, например, процессам пуска н
остановки теплового или атомного энергетического блока. Опе-
раторы четвертого энергоблока Чернобыльской АЭС, осуществляв-
шие длительные процессы остановки оборудования, оказались
совершенно не готовы к управлению блоком, когда процессы транс-
формировались в очень быстрые, с постоянными времени, нзмеря-
емы*ми дееятка.ми секунд [48].
Нельзя отождествлять эффективность деятельности оператора
Qo и эффективность СЧМС Qu* При нормальных условиях управ.-
ление осуществляется автоматически, и оператор практически
ничего не делает (Qo = 0), но эффективность системы может быть
при этом наибольшей Qcmax. При аварии оператор работает очень
напряженно, эффективность его деятельности, измеренная как
рвзмер устраненного им ущерба, может быть максимальна (Qomax)»
ио производительность системы нередко нрн авариях близка к
нулю (Qc = 0).
Нормальная стратегия носит обычно универсальный характер,
имеет очень пологую форму, а аварийная, высокоспецнализиро-
ванная •— крутую, поэтому при возникновении аварии необхо-
дим переход оператора к очень точным, быстрым, решительным
действиям. . , ,
13 Венда В. Ф.
385
При возникновении аварии машин (объект) переходит от вы-
сокоэффективной нормальной структуры-стратегии 5" к низко-
эффективной аварийной S", а человек-оператор должен перейти,
наоборот, от низкоэффективной нормальной структуры-стратегии
Sh к высокоэффективной аварийной Sa
Важнейшей характеристикой устойчивости СЧМС к сильным
воздействиям, требующим трансформаций структуры, является
соотношение скорости переходных процессов в объекте управ-
ления и динамичности стратегий оператора.
Динамичность стратегий человека-оператора определяется ве-
личинами dF]dE и dQJdF в рабочем диапазоне ДЕ объекта и ДЕ(
дайной стратегии.
Допустим, имеются три стратегии человека-оператора Q4r ,
Q*f Qb различающиеся средней динамичностью: dQ'tfdF <с
< dQ4JdF < dQ'/dF.
Скорость переходных процессов в объекте управления опре-
деляется величинами dE/dT и dQfydE.
Допустим, возможны три структуры и «стратегии» функциони-
рования объекта управления Q?, Q?, Q?, различающиеся средней
динамичностью: dQ^idE < dQz/dE < dQ'jdE.
Условие потенциальной оперативной управляемости объекта
человеком-оператором выражается как* dQ^idF dQ”/dE при ус-
ловии порморефлексии, когда ДЕ ДЕ.
При гиперрефлексии, когда |ДЕ| > | ДЕ I, успешное опера-
тивное управление объектом со стороны человека может осуществ-
ляться в том случае, если dQj'dF < dQ^/dE, за счет упреждающих
действий человека-оператора, основанных иа прогнозировании
динамики объекта управления.
Для обеспечения надежного управления при норморефлексни
типы характеристических кривых стратегий человека и объекта
должны соотноситься так, чтобы динамичность стратегии человека-
оператора была выше, чем «стратегии» объекта, иначе оператив-
ная управляемость объекта становится проблематичной. В этом
случае должны применяться быстродействующие средства авто-
матического управления и защиты объекта
Таким образом, особое значение приобретает исследование
совместной динамики структур-стратегий машины Евых (Егх),
Евых (^) и человека-оператора F (Е), Q (F), Q (Г).
Приведем простой пример влияния темп.? трансформации состояния человека
на безопасность системы Водитель на идеально прямой дороге держит руль так.
что машина постепенно приближается к рифленой обочине. Когда возникает
тряска, это означает, что. если не исправить немедленно направление движения,
то произойдет авария — падение в кювет Если водитель бодр, он немедленно
внесет необходимые коррективы в движение Если же он уснул, то ему потре-
буется время на пробуждение и ориентировку, нередко достаточное для падения
машины в кювет.
Для исследования и согласования трансформационной дина-
мики человека-оператора и управляемого технологического или
386
транспортного объекта необходимо создавать специальные ма-
шинные имитационные модели и квадриграммы по типу рис. 1,5.
При этом должны моделироваться входы объекта управления
по каналам возмущения, входы объекта управления но управляе-
мым каналам, выходы объекта управления по управляющим ка-
налам, «стратегии» отклика объекта управления па управляющие
сигналы и «стратегии» отклика объекта управления иа возмущаю-
щие сигналы.
Согласование динамических процессов трансформации состоя-
ний и стратегий деятельности человека и изменения режимов
(«стратегий») работы управляемых им технологических процессов
может быть достигнуто путем взаимной адаптации этих процессов;
во многих случаях возможно некоторое ускорение динамики со-
стояния человека за счет управления его вниманием, различных
биомеханических (например, вибротактильных) воздействий иа
его организм, однако необходимо и целенаправленное воздействие
на динамику управляемых процессов и объектов, начиная с ран-
них стадий их проектирования, с составления технических зада-
ний, с тем чтобы обеспечить динамическую управляемость объекта
человеком в экстремальных условиях.
В частности, А. П. Чернышев и А. В. Мельников выделили два
типа стратегий оперативного управления динамическими объек-
тами: компенсирующую и колебательио-стабилизирующую. В ре-
зультате ранжирования сложности задач по характеристикам ста-
тически неустойчивого объекта был выявлен оптимальный уровень
сложности задач, при котором эффективность управления мак-
симальна [84].
Как правило, при разработке любой системы управления оп-
тимизация проводится для условий ее нормального функциони-
рования. В процессе же обучения человека-оператора должны
рассматриваться и вырабатываться стратегии действия ие только
для нормальных условий, ио и ряда так называемых нештатных
и аварийных ситуаций, возникновение которых может быть за-
ранее предусмотрено и смоделировано.
Сложность решения проблемы согласования динамических
свойств объекта и человека-оператора повышается в результате
нестабильности состояний и человека, и объекта.
Внедрение ЭВМ и автоматики повышает безопасность (точнее,
эффективность) систем в стандартных режимах и снижает ее при
возникновении аварий и неалгоритмизированиых переходных про-
цессов.
Устойчивость СЧМС определяется ее способностью противо-
стоять внешним воздействиям — колебаниям F. Устойчивость тем
выше, чем меньше изменяется состояние и эффективность Q си-
стемы при изменении внешних условий Е на заданную Величину.
Устойчивость оценивается соотношением изменений значений F
и Q. Состояние системы определяется: структурой-стратегией и
координатами F>, Qj.
13* 387
Стабильность системы определяется разбросом (например,
дисперсией) ее показателей (Q, F) при постоянных внешних усло-
виях Е = const. Стабильность системы, как и ее устойчивость,
зависит от ее состояния. Относительно стабильное состояние си-
стемы может быть неустойчивым, и наоборот.
Один из центральных вопросов теории безопасности СЧМС
состоит в том, насколько случайны или закономерны действия опе-
раторов в разных состояниях вообще, и ошибочные действия
в частности.
Важный вывод, который может быть сделай из теории функ-
циональных систем [2], состоит в том, что выполнение челове-
ком любого действия обязательно основывается иа соответству-
ющей функциональной системе. Следовательно, любое действие
направлено на реализацию определенного прогноза — «опережаю-
щего отражения», адекватно цели, прогнозу и физиологической
основе. Таким образом, любое действие не случайно, оно обосно-
вано определенными прогнозом и психофизиологической структу-
рой. Этот вывод требует коренного пересмотра научного подхода
к ошибочным действиям человека, в том числе оператора, управ-
ляющего сложной технологической системой, транспортным сред-
ством и т. п.
Ошибочное действие — такое, которое не адекватно объектив-
ным, социально заданным целям управления. В то же время оно
адекватно субъективной цели, опережающему отражению, сфор-
мулированной человеком функциональной системе и в этом смысле
оно должно рассматриваться как закономерное. Ошибочное дей-
ствие оператора АЭС или пилота самолета может приводить
к гибели самого оператора, других людей, разрушению объекта.
Нельзя допустить, что психически здоровый оператор может осоз-
навать цель, достижение которой сопряжено с его гибелью. Сле-
довательно, остается признать, что субъективная цель, ие совпада-
ющая с объективной целью управления, ие осознается оператором.
Известно множество труднообъяснимых роковых ошибок пилотов самолетов.
Мы уже упоминали о том, что в 1943 г. во вновь созданной американской реактив-
ной истребительной авиации произошло около 400 катастроф. Причиной аварий
были действия пилотов, прочно заученные ранее в полетах на поршневых самоле-
тах, но не адекватные процессам управления реактивными самолетами. Старые,
прочные «функциональные системы» в экстремальных условиях вытесняли новые,
еще очень хрупкие «функциональные системы* (пилотов готовили в ходе войны
в сокращенные сроки) Пилоты Не осознавали такую подмену и в стрессовых усло-
виях реализовывали неадекватную программу действий.
Известны и более сложные «загадки». Однажды на большом пассажирском
самолете в полете загорелся левый двигатель. Пилот включил противопожарную
систему правого двигателя, а затем выключил правый двигатель. Экипаж и пас-
сажиры погибли. В действия пилота вмешалась какая-то стойкая «функциональ-
ная система», возможно, выработанная филогенетически, срабатывающая как
безусловный рефлекс, более стойкий, чем структуры-стратегии деятельности,
выработанные у пилота в ходе его личного опыта, профессионального обучения
и труда Предположим, что это мог быть инстинкт защиты от огн^ своего дома,
если загорелось деревянное жилище соседа, которое защищать бессмысленно —
оно обречено, так что надо поливать водой крышу своего дома.
388
Независимо от гипотетичности данного объяснения оио дол-
жно указать на то, что, проектируя труд, достижение заданных
целей в экстремальных условиях, необходимо сопоставить эти
цели с индивидуальным опытом людей и эволюционно-историче-
ским опытом человечества.
Таким образом, возникает важная психологическая проблема
исследования условий порождения субъективных целей, процес-
сов неадекватного объективным условиям прогнозирования («опе-
режающего отражения») и формирования соответствующих им
функциональных систем.
Центральным является вопрос о том, каким образом социально
заданная рациональная и осознанно принятая человеком цель
заслоняется, подменяется, модифицируется в другую цель, до-
стижение которой приводит к ущербу для субъекта и даже к его
гибели.
Относительно исторических и эволюционных интересов и ущер-
ба для общества и популяции вопрос очень сложен, диалектичен:
ситуативный ущерб может оборачиваться стратегическим выигры-
шем— рискованные действия индивида и его гибель могут по-
служить важным уроком для других, что спасет жизни многих
современников и их потомков. Гибель разведчика, первопроходца,
летчика-испытателя, операторов АЭС может помочь предотвра-
тить несравненно большие потери в будущем. Тяжелейшая авария
и а Чернобыльской АЭС послужила человечеству наглядным бес-
спорным уроком опасности, которую представляет собой атомная
энергия, вышедшая из-под контроля людей. Это придало новые
силы борцам за мир, против термоядерной катастрофы, послу-
жило толчком в развитии международного сотрудничества в об-
ласти безопасности АЭС.
Эту важную сторону последствий действий индивида мы здесь
рассматривать не будем, а заострим внимание иа несоответствии
действий индивида конкретной цели управления, поставленной
обществом перед ним.
Современное состояние теории функциональных систем ответа
на такие вопросы ие дает. В этой теории не были исследованы во-
просы многоуровневости, многоаспектное™, неадекватности «опе-
режающего отражения» и «акцептора результатов действия».
В то же время работы В. Б. Швыркова в области соотношения и
взаимодействия новых и старых структур («праструктур») дают
основание надеяться на получение результатов, полезных для
решения обсуждаемой проблемы.
Наиболее близок к анализу действий человека, обусловленных
глубоко скрытыми и неосознаваемыми психологическими струк-
турами, был, пожалуй, 3. Фрейд. Одиако и ои, и его последова-
тели ие разработали реальных методов предсказания возможных
действий индивида вопреки тем целям, которые перед ним по-
ставлены в случае возникновения экстремальной ситуации.
389
Среди исследований по-
следнего периода, которые
были направлены па выявле-
ние процессов порождения
ошибок операторов, можно
назвать разработку диаграм-
мы Мерфи [94 ]. Однако
в этих работах решались за-
дача предсказания возмож-
ных последствий сенсорных,
логических и других ошибок
в деятельности операторов
и пе затрагивались вопросы
неосознаваемого порождения
структур и стратегий дея-
Рас. 10 3. Старая стратегия Sc и -вс фор-
мы нивий стратегии: дивергентная и
конвергентная S'
тельности, неадекватных социально заданным целям управления.
Таким образом, возможная гипотеза состоит в том, что опе-
ратор никогда не производит случайных действий. Каждое его
действие, в том числе и ошибочное, основывается па определенной
структуре-стратегии, сформированной ранее (филогенетический
инстинкт, оптогенетический рефлекс или навык) или формируе-
мой в ходе реальной деятельности путем трансформации в новую
структуру-стратегию одной из имевшихся у пего ранее.
Если оператор вынужден действовать очень быстро, то имею-
щийся у него микроинтервал времени недостаточен для трансфор-
мации структур-стратегий и формирования новой. Следовательно,
при очень быстрых действиях могут реализовываться только име-
ющиеся у него готовые структуры-стратегии.
В том случае, когда оператор находится в состоянии, не адек-
ватном возникшей аварийной ситуации, ои либо реализует соот-
ветствующую повой реальной обстановке структуру-стратегию,
что приводит к аварии, либо трансформирует свое состояние и стра-
тегию деятельности.
В экстремальной ситуации специализированная структура-
стратегия, особенно если она выработана недавно, слабо закреп-
лена как навык или не адекватна сложившимся обстоятельствам
(либо объективно, либо субъективно — именно это последнее
часто оказывается решающим условием), может инвертировать,
разрушаться до такой степени, что активность такой структуры-
стратегии оказывается ниже, чем какой-либо ассоциированной
с ней сформированной ранее структуры-стратегии. В поведении
человека в этом случае с большой вероятностью реализуется
«старая» стратегия, которая может быть ие адекватна реальным
обстоятельствам. Представим себе пилота, который длительное
время учился и практически летал на самолете с поршневым дви-
гателем, выработав «старую» стратегию Зс, а затем переучился
на управление реактивным самолетом, преобретя «новую» стра-
тегию, которая сначала имела дивергентную форму 5н (рис. 10.3),
390
В общем случае характеристические кривые Зс и Зн могут быть
максимально эффективны в разных диапазонах.
Пусть субъективный образ ситуации, формируемый пилотом
изменяется так, что значение F быстро переходит от Ft к F2.
Пилот опасаясь возникновения F > F3 и Q — 0 при Flt уже при
F -- F% днвергирует в Зн. При этом оказывается, что актив-
ность старой стратегии Qc (F2) > Qu (Fz), в то время как при спо-
койной реализации 3« без стресса и дивергенции в Зн можно было
достигнуть Qh (/•2) > так что была бы реализована новая
стратегия, т. е. стратегия, адекватная управлению реактивным
самолетом. При переходе от Зн к Зн при F — Fz стратегия
3J оказывается более активной и потому более вероятной при
реализации Зс. Вследствие этого пилот производит действия, ко-
торые были выработаны и приводили к успеху при управлении
самолетом с поршневым двигателем, ио ведут к аварии на реактив-
ном самолете, у которого назначение и расположение органов
управления иные.
Отсюда следует важный парадокс: чем труднее трансформации
между правильными (адекватными) и неправильными (ошибоч-
ными) стратегиями, тем меньше вероятность ошибок операторов
при условии контроля их исходного и текущего состояния и стра-
тегий деятельности.
Оператор никогда не может «быть готов к любым неожидан-
ностям», как нередко говорят в быту и детективных фильмах,
ио он может быть недостаточно готов к тому, что происходит
в системе в соответствующий момент. При проектировании в опти-
мизации СЧМС необходимо учитывать, что никакая трансформа-
ция стратегий деятельности, даже переходы между стандартными
состояниями, не может произойти мгновенно. Следовательно, на
практике может оказаться интервал времени, недостаточный для
трансформации, и надежность человека-оператора будет снижена—
может произойти срыв в его деятельности и авария в системе.
Оператор может на практике находиться в различных состояниях,
когда возникает авария. Надежность системы должна быть гаран-
тирована независимо от исходного состояния оператора.
Следовательно, необходимо обучать операторов трансформа-
ции любой исходной стратегии в аварийную. Нельзя забывать
и о сложном процессе возврата от аварийной стратегии к нормаль-
ной после устранения аварии. Известен феномен гибели солдата,
вернувшегося с войны и поскользнувшегося иа арбузной корке
на пороге родного дома. Опасность особенно возрастает, когда
человек завершает долгую, трудную, монотонную работу. В ра-
боте [14] приведены анализ и иллюстрация динамики надежности
автомата и человека-оператора при длительной работе.
Имея большой запас разных структур-стратегий, человек
может реагировать иа одни и тот же сигнал среды, иа одну и ту же
объективную ситуацию разными, соответствующими этим струк-
турам-стратегиям способами. Такие структуры-стратегии могут
391
Рис, 10.4. Разные способы и уровни эф-
фективности реагирования оператора
на сигнал, субъективное отражение ко-
торого имеет значение Ех на оси фак-
тора F
быть выработаны филогенетиче-
ски, т. е. носить характер безус-
ловных рефлексов-инстинктов;
онтогенетически - в ходе нако-
пления жизненного опыта, воспитании, обучения в школе, вузе,
последующего формирования и совершенствования специаль-
ности, в том числе, например, при обучении операторов на тре-
нажере; в процессе противоаварийиых тренировок; разбора ава-
рий разных типов; практики управления различными объек-
тами.
Семейства характеристических кривых разных структур-стра-
тегий, которыми может обладать человек-оператор, показаны на
рис. 10,3 и 10.4. Допустим, что в некоторый момент Тх па объекте
возник сигнал Ех, который посредством системы отображения
информации воспринят оператором и субъективно отражен им
так, что в системе координат концептуальной модели но осн F
сигналу соответствует значение Fx (рис. 10.4). Теоретически на Fx
возможны три разные стратегии реагирования оператора со зна-
чениями эффективности (Fx) — Q3 (Fx).
Конкретная реакция оператора будет определяться тем, какая
структура-стратегия из набора — S3 будет реализована опе-
ратором. Таким образом, прогнозирование реакции оператора па
сигнал Ех, субъективно отраженный им как FXt возможно при
условии, что известна конкретная структура-стратегия <3\.
Если оператор к моменту Тх находился в состоянии, соответ-
ствующем S2, то наиболее вероятна эффективность, соответству-
ющая реакции Q2 (Гх), имеющая очень низкий уровень но сравне-
нию с эффективностью Q*, минимально допустимой для управле-
ния объектом реакции: Q3 (Fx) < Q*. При наличии достаточного
времени дли поиска более эффективного решения оператор может
мысленно варьировать значение F вправо и влево от Fx и найти,
трансформировать в 5л или S3, обеспечивающие Q2 (fx) > Q*
н <2э(ГД» Q*.
Если сигнал с отражением Fx ивляется полностью неожидан-
ным для оператора, т. е. оператор к моменту Тх отвлекся от про-
цесса управления и не имеет в готовом виде пи одной из страте-
гий Si — S3, то возможны два случая: либо состояние стопора —
отсутствие какого-либо решения и реакции (Q — 0), либо слу-
чайная реализация одной из имеющихся в запасе стратегий 5<.
Случайность относительна, поскольку к оператор может прийти
только путем трансформации своего исходного состояния So в Sj.
Возникает вопрос о соотношении вероятностен выхода оператора
392
на разные стратегии нз набора Sx — S3 путем трансформации So в
одну из этих стратегий.
Наиболее вероятной будет реализация той стратегии, которая
имеет наибольшую предысторию и, следовательно, наиболее
устойчивую, универсальную структуру. Если филогенетически
или в процессе накопления индивидуального опыта прочно усвоена
структура-стратегия So, имеющая широкий диапазон ДЛ0 ~
4-F0тэхг то вероятнее всего оператор в состоянии стресса
применит именно So. Тогда эффективность его действий при Fx
будет (Fx) < Q*. Реакция типа So с низкой эффективностью
Qn (Ы является ошибкой и может привести к аварии. Для тех,
кто будет анализировать причины аварии, равно как и для про-
ектировщиков системы управления н отображения информации,
ориентирующихся на необходимость реакции типа S3 с эффектив-
ностью Q3 (Fx) > Q* при Fx, причина ошибки оператора может
остаться загадкой, как и для самого оператора, если учесть, что
привычные действия, особенно инстинктивные, выполняются в ус-
ловиях дефицита времени неосознанно. Явление, состоящее в том,
что в экстремальных условиях человек выполняет не действия,
которым его обучили и которые эффективны в сложившейся си-
туации, а более привычные, глубинные по их структуре, подробно
изучены в психологии иа примере интерференции навыков.
Задача состоит в том, чтобы, исследуя наличные стратегии
оператора, начиная от инстинктивных и ранее благоприобретен-
ных и соотнося нх с процессами переподготовки — выработкой
стратегий по управлению новой техникой, обеспечить такие
условия, конструкцию органов управления и структуру отобра-
жения сигналов, при которых облегчается выбор, трансформа-
ция и реализация требуемых эффективных стратегий управле-
ния.
Представление о наличии у человека множества стратегий
и о соотношении вероятностей их реализации позволяет по-но-
вому подойти к выявлению, анализу, оценке и предупреждению
неэффективных и опасных управляющих действий человека-
оператора. Необходимо перейти от неопределенного понятия
«ошибка» оператора к количественным оценкам вероятностей
реализации различных стратегий из набора возможных. Надо
исходить из того, что ошибок в чистом виде, т. е. немотивирован-
ных, спонтанных вредных действий человек не производит ни-
когда. Все действия человека определяются его состоянием, пре-
дысторией (филогенетической и онтогенетической), процессом
восприятия (£х-> Fx), способом отображения информации, сред-
ствами реализации решения (Fx Qix).
Особый вопрос — это выявление филогенетически и онтогене-
тически сформированных неосознаваемых стратегий. В случае
сознательного контроля своих действий человек никак ие прояв-
лнется, регулярно подавляет, не осознает нистииктов и неадек-
ватных условных рефлексов.
393
Следовательно, операторов особо ответственных объектов (АЭС,
машинистов поездов, пилотов самолетов) необходимо проверять
в таких условиях, в которых проявляются все стратегии — осозна-
ваемые и неосознаваемые. Необходимо иметь полный характери-
стический портрет оператора. Одним из способов выявления не-
осознаваемых стратегий является эксперимент — обследование
в состоянии гипноза, в экстремальных условиях (по параметрам
вибрации, шума), в режиме непрерывной деятельности (длитель-
ностью от 10—12 ч до трех суток).
Есть основания предполагать, чего при таких обследованиях
можно выявить, например, такие потенциальные индивидуальные
ошибки, как способность выключить правый двигатель самолета
и включить на нем систему автоматического пожаротушения в слу-
чае загорания левого двигателя.
Другим важным типом тестовых экспериментов является
определение индивидуальной скорости трансформации стратегий
при разных исходных стратегиях и состояниях. Такое обследова-
ние должно быть основанием не только для отбраковки операторов
с малой скоростью трансформации стратегий, но и для корректи-
ровки тактико-технических требований к динамическим свойствам
объектов, управляемых вручную, к разделению функций между
человеком-оператором и средствами автоматики, к автома-
тическим средствам защиты, подстраховывающим действия чело-
века.
Возникает вопрос почему сохраняются в памяти человека самые
разнообразные стратегии, выработанные филогенетически и онто-
генетически. Дело в том, что каждая стратегия оптимальная,
т. е. лучше всех других, в известном смысле: либо при подборе
соответствующего критерия в постоянных условиях, либо при
подборе соответствующих условий ее реализации и постоянном
критерии, либо нри варьировании и условий, и критериев.
Если соответствующие условия и критерии повторялись в про-
цессе эволюционно-исторического или индивидуального развития,
то стратегия закреплялась, выживала, фиксировалась в памяти.
А вот степень адекватности ее реализации зависит от того, на-
сколько она ассоциирована с другими стратегиями, каковы усло-
вия, состояние человека, его предыстория.
Для обеспечения высокой безопасности, надежности, эффектив-
ности наиболее ответственных объектов необходимо тщательно изу-
чить каждого оператора и претендента на должность оператора,
выявить все скрытые стратегии, в том числе сугубо индивидуаль-
ные, и так построить и скорректировать его обучение, информа-
ционное обеспечение, диалог с ЭВМ, функции защитных страху-
ющих его автоматов, а также подобрать группы (смены, системы
гибридного интеллекта), чтобы обеспечить высокую эффектив-
ность и безопасность управления во всем диапазоне возможных
(в том числе крайне маловероятных) условий, исключив ассоциа-
ции, трансформации и реализации скрытых неадекватных страте-
394
гни, в первую очередь связанных с автоматикой инстинктов само-
сохранения, страха, избегания опасности и т. п.
Склонность к универсальным или специализированным стра-
тегиям, способность трансформировать стратегии в разных усло-
виях и состояниях (в частности, прн стрессе), скорость прямой
и обратной трансформации стратегий — все это важные инди-
видуальные психофизиологические характеристики человека, кото-
рые должны учитываться при профессиональной ориентации,
отборе, обучении, подборе групп (смен, экипажей) операторов.
Динамика объектов управления такова, что только успешное
прогнозирование позволяет операторам успешно справляться
с обеспечением надежного управления. Выработка такого качества
у людей открывает путь к успешной операторской деятельности
в разных отраслях.
Таким образом, при выработке единой политики в области
безопасности особенно важно разработать общие методы обучения
операторов, в том числе выработки, развития, тренировки, кон-
троля процессов прогнозирования операторами динамики управ-
ляемых процессов и соответствующего изменения ими структуры
своего состояния и применяемых стратегий управления.
Проанализируем с позиций сопоставления динамики трансформаций управ-
ляемых процессов в объекте, с одной стороны, и состояний и стратегий деятель-
ности операторов, с другой стороны, развитие аварии на четвертом блоке Черно-
быльской АЭС 26 апреля 1986 г.
Напомним кратко хронологию развития аварии [48]. Четвертый блок Черно-
быльской АЭС был введен в эксплуатацию в декабре 1983 г. К моменту остановки
энергоблока на плановый ремонт 25 апреля 1986 г. были намечены испытания
турбогенератора № 8 в режиме выбега (вращения по инерции при отключенной
подаче пара) с нагрузкой собственных нужд. Цель испытаний состояла в экспе-
риментальной проверке возможности использования механической энергии ро-
тора турбогенератора для поддержания производительности механизмов соб-
ственных нужд энергоблока в мсловнях обесточивания.
Подобные испытания на АЭС до того уже проводились. Они были вполне
безопасны, но в холе их было установлено, что напряжение па шипах генератора
падает слишком быстро, поэтому был дополнительно установлен регулятор ма-
гнитного поля генератора. Между тем чрезвычайно ответственная «Рабочая про-
грамма испытаний турбогенератора № 8 Чернобыльской АЭС» пе была должным
образом проработана и согласована. Это свидетельствует о том, что оперативный
персонал психологически к аварии подготовлен не был. операторы рассчитывали
на такой же, как и в предыдущие случаи, нормальный ход испытаний.
Программой испытаний предусматривалось отключение системы аварийного
охлаждения реактора (САОР), в то же время не были предусмотрены дополни-
тельные меры безопасности реактора на четыре.хчясовой период основной части
испытаний. Будучи психологически не подготовлен к возможности возникновения
аварии, персонал в дальнейшем допустил еще ряд отклонений от программы испы-
таний.
I. Был существенно снижен оперативный запас реактивности относительно
допустимого значения. Мотивом было стремление выйти из «йодной ямы», харак-
теризующей трансформацию режимов работы реактора. Это нарушение привело
к тому, что аварийная защита реактора впоследствии оказалась не эффективной
и в критический момент отказала.
2. Операторы допустили ошибки в переключениях, что привело к падению
мощности атомного реактора ниже уровня, предусмотренного программой испы-
тания, что в критический момент еще более затруднило управление реактором.
395
3. К атомному реактору в соответствии с программой испытаний были под-
ключены вес восемь главных циркуляционных насосов, примем по некоторым из
них расход воды был превышен по сравнению с установленным регулятором.
Вследствие этого температура легководного теплоносителя в контуре многократ-
ной принудительной циркуляции стала близка к температуре насыщения.
4. Операторы заблокировали защиту реактора по сигналу остановки обоих
турбогенераторов, намереваясь повторить испытание в случае неудачной первой
попытки. Тем самым была утрачена возможность автоматической остановки ре-
актора.
5. Для предотвращения автоматической остановки испытаний вследствие
неустойчивой работы реактора была заблокирована также защита по уровню
воды и давлению пара, так что реактор оказался полностью лишен защиты по
тепловым параметрам.
6 Последняя ошибка оперативного персонала, имевшая особенно тяжелые
последствия и обошедшаяся чрезвычайно дорого, состояла в том, что, стремясь
избежать ложного срабатывания системы аварийного охлаждения реактора, опе-
раторы отключили систему защиты энергоблока от максимальной проектной ава-
рии, из-за чего невозможно было снизить масштаб аварии.
Перечень указанных ошибочных действий операторов свидетельствует
о том, что они полностью были уверены в благополучном исходе испытаний, точ-
нее в том, что аварии быть не может, но может быть неудачная попытка испытаний,
которую приде^я повторить. Таким образом, исходное состояние операторов
перед испытаниями можно охарактеризовать как психологическую демобилиза-
цию и перенос внимания с главных вопросов обеспечения безопасности на во-
просы собственно испытания.
Теперь обратимся к анализу динамики управляемых процессов и состояния
операторов в ходе испытаний. Итак, 25 апреля 1986 г. в 1 ч 00 мин персонал при-
ступил к снижению мощности реактора, работавшего на номинальных параметрах,
и к 13 ч 05 мин один из турбогенераторов четвертого энергоблока (ТГ Кв 7) был
отключен от сети при тепловой нагрузке реактора 1600 МВг, что составляет поло-
вину его номинальной мощности. Электроснабжение чечырех главных циркуля*
Ннопных насосов, двух питательных насосов и других агрегатов собственных
нужд было переключено на ТГ Кв 8.
В 14 ч 00 мин в соответствии с программой испытаний была отключена СЛОР
от контура многократной принудительной циркуляции. В этот момент испытания
были фактически приостановлены, поскольку диспетчер временно запретил вы-
вод энергоблока из работы. Таким образом, энергоблок остался в работе, но при
отключенной системе аварийного охлаждения реактора, что катеюрически за-
прещено правилами эксплуатации реакторов РБМК-1000. Данный факт важен
с психологической точки зрения, поскольку возникла перемежающаяся деятель-
ность операторов, в испытания вклинилась эксплуатационная задача по поддер-
жанию диспетчерского графика. Только в 23 ч 10 миь снижение мощности было
продолжено Таким образом, отвлечение от проведения испытаний составило бо-
лее девяти часов Все это время велась «нормальная» эксплуатация, но прн от-
ключенной защите. Расслабившись в течение этого долгого перерыва, оператор
не смог устранить разбаланс измерительной части атомного реактора при от-
ключении локальной системы автоматического регулирования, предусмотренном
прерванной программой испытаний блока При этом тепловая мощность реактора
упала до отметки 30 МВт, хотя интервал ее значений, установленный для данных
испытаний, составляет 700—1000 МВт. Около двух часов ушло на регулирование
мощности, которая к 1 ч 00 мин 26 апреля стабилизировалась на уровне 200 МВт.
Операторы сами чрезвычайно затрудняли себе задачу дальнейшего повыше-
ния мощности, поскольку оставили в активной зоне только семь регулирующих
стержней при 30 стержнях, являющихся минимально допустимым числом, обес-
печивающим достаточный критический запас реактивности. В этот момент и по
показателям пониженной эффективности деятельности операторов, и по факти-
ческому состоянию атомного реактора испытания должны были быть прекращены-
Но сказалось отсугствие еще одной, совершенно необходимой и никогда не от-
ключаемой защиты — защиты при неудовлетворительном состоянии и действиях
человека-оператора, особенно при условии, что отключена была система авариЙ-
396
кого охлаждения реактора. Таким образом, при отключенных автоматических
защитах, когда человек-оператор остается последним оплотом безопасности, было
ясно, что он не готов к четким экстренным действиям,
И вес же испытания были продолжены В 1 ч 03 мни и I ч 07 Мин дополни-
тельно к шести главным циркуляционным насосам были включены еще два, с тем
чтобы затем четыре работали от турбогенератора в режиме выбега, а четыре
оставшихся обеспечили надежное охлаждение активной зоны. Работа насосов
с превышением их производительности опасна возможностью вибраций магистра-
лей и кавитации В этот момент состоялся еще один тест — экзамен готовности
и квалификации операторов, который они также не выдержали, что вновь должно
было послужить импульсом для их остранеиия и прекращения испытаний. Дело
в том, что включение дополнительных насосов вызвало увеличение расхода воды
через реактор п привело к уменьшению парообразования, падению давления
пара и изменению дручих параметров реактора и эиерюблока. Операторы пыта-
лись, но нс сумели вручную отрегулировать эти параметры должным образом.
При этом, чтобы скрыть свои профессионалыгые огрехи, операторы отключили
аварийную защиту’ но этим параметрам Заметим, что за год до описываемых
событий психоло!и и инженеры под руководством В. Г. Зазыкииа и В. Е Ястре-
бова установили, что отбор и подготовка операторов на Чернобыльской АЭС не
соответствуют современным требованиям. Отсюда следовало, в частности, что
никакие рискованные испытания и эксперименты проводиться не должны.
Кроме того, информационнее обеспечение операторов проектировалось
без учета требований эргономики Совершенствованию состава, структуры и ди-
намики информации, непосредственно представляемой операторам, было уделено
существенно меньше внимания, чем системе регистрации диагностической ин-
формации, которая оказалась полезной для реконструирования хода предаварий-
ных событий, по, увы, нс могла помочь в должной степени операторам в те труд-
ные и ответственные секунды, К сожалению, проектировщики РБЛ1К-1000 так
и не нашли времени и возможности уделить внимание эргономическим разработ-
кам системы управления реактором, программу которых мы согласовали с ними
еще в 1982—1983 гг
Вернемся к событиям 26 апреля 1986 г. Дальнейшее снижение реактивности
в 1 ч 22 мкп 30 с достигло критического значения, но именно в этот момент опе-
ративный персонал вместо того, чтобы отключить энергоблок, начал главную
часть испытаний,
В 1 ч 23 мин 04 с были перекрыты паровые стоп-краны единственного остав-
шегося в работе ТГ № 8, Мощность реактора оставалась на уровне около 200 МВт.
В эго время началось повышение мощности и в 1 я 23 мин 40 с начальник смены
блока дал команду погасить реактор введением всех регулирующих стержней
и стержней аварийной защиты Одна ко стержни заклинились, не дойдя до кон-
цевых выключателей, лоныжа аварийно, обесточив муфты сервоприводов, сбро-
сить стержни под действием силы тяжести успеха ие имела В I ч 24 мин разда-
лись два взрыва, разрушившие реактор и вызвавшие пожар
Последствия Чсриобы.цл кон катастрофы общеизвестны. На основе рекон-
струкции процесса развития аварии на математической модели с использованием
данных тнагностической регистрации параметров 148} можно попытаться проана-
лизировать динамику' технологических процессов, их трансформацию и соот-
нести ее с динамическими возможностями людей.
Было показано [481, что если в течение долгого подготовитель-
ного этапа испытаний постоянные времени переходных управляе-
мых процессов, к которым адаптировались операторы, измерялись
минутами и десятками минут, то после начала испытания (с мо-
мента I ч 23 мин 40 с) постоянные времени многих процессов сокра-
тились до 20 с и менее Произошла трансформация структуры кон-
тролируемых и управляемых процессов, так что структура со-
стояния и деятельности операторов пришла в полное несоответ-
ствие с управляемым объектом и задачами по обеспечению его
397
оезопасности. Таким образом» операторы, отключив системы
аварийной защиты сами оказались не в состоянии управлять
энергоблоком. В этих условиях с особой силой прояаилась необ-
ходимость специальной организации информационного взаимодей-
ствия оператороп с объектом управления в аварийных условиях.
Приходится возвращаться к результатам психологических и
эргономических исследований деятельности операторов в условиях
реальных аварийных испытаний, которые мы проводили в 1965 г,
по разрешению и программе Мосэнерго на первом блоке ТЭЦ-21
Мосэнерго, где были установлены разработанные нами пульт
управления и мнемосхема [14 1.
Во время «аварий» было установлено, что постоянные времени
основных управляемых процессов лежат в пределах 20 с, поэтому
исследования были направлены на поиск методов и средств обеспе-
чения требуемого качества управления быстропротекающими про-
цессами в аварийных условиях.
10.2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
И СЕНСОМОТОРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ
В АВАРИЙНЫХ УСЛОВИЯХ
Для изучения психологических особенностей деятельности
операторов в условиях реальных аварий и разработки эргономи-
ческих рекомендаций по совершенствованию информационного
обеспечения операторов при ликвидации аварий были проведены
специальные натурные и лабораторные экспериментальные иссле-
дования и на основе нх результатов созданы имитационные и ана-
литические математические модели. В частности, задача заклю-
чалась в том, чтобы выяснить, как зависит скорость ликвидации
оператором аварии от общего числа сигналов, получаемых в си-
стеме отображения информации. Поскольку пассивное ожидание
естественно возникающих аварийных ситуаций требует огромных
затрат времени, было решено привести иа ТЭЦ аварийные испы-
тания. В отведенное для экспериментов точное время было про-
ведено четыре таких испытания, управление энергоблоком при
которых осуществлялось поочередно четырьмя опытными опера-
торами. Момент возникновения аварии и ее характер заранее опе-
ратору ие сообщались. Аварии носили реальный характер, на-
пример, одни из экспериментаторов внезапно отключал какой-
либо один из основных агрегатов, скажем, дутьевой вентилятор
[14, 161.
В ходе возникновения, развития аварий и их ликвидации
операторами в протоколах фиксировались моменты появления и
снятия сигналов, характер технологических отклонений и все
действия оператора. Время испытания разбивалось иа двухми-
нутные интервалы. Результаты наблюдений сведены в табл. 10.2.
Прн статистической обработке результатов наблюдений и ана-
398
Таблица 102
Анализ распределения сигналов по результатам испытаний
Число сигналов за двухминутный интервал Число сигналов, зафиксированных и ;-pcl»4i'e * испытаний Теоретическая вероятность ч»1ла / сйгнзлов Pt
1 6 0,0395 0,25
2 . 8 0,09'18 0,45
О 3 16 0,1517 0,06
4 20 0.1820 0.05
5 24 0,1747 ‘ 0.53
' ' 6 г * 18 0,1398 0,07
с- , 7 ! 12 0,0959 0,01
8 10 0,0575 0,15
9 2 0,0307 О.з
лизе всего было проведено 116 испытаний. Прн математическом
ожидании т — 4,8, полученном из табл. 10/2, значения критерия
согласия
Xs =116 2--—^- = 3,22.
I 1
Расчетное значение критерия согласия х2 Пирсона позволяет
определить степень совпадения эмпирического распределения
с распределением Пуассона
Анализ потока сигналов дал следующий количественный ре-
зультат: математическое ожидание числа сигналов за двухмииут-
ный интервал X 4,8. Время обработки сигналов распределено
по экспоненциальному закону. Средняя интенсивность обработки
за лвухмииутный интервал и 2,8. Среднее время, затрачиваемое
иа обработку одного сигнала, ц/р. — г — 2/2,8 — 0,7 мин.
Обработка экспериментальных данных проводилась в двух
вариантах. В первом анализировались в целом показатели обра-
ботки сигналов оператором энергетического блока При этом рас-
считывались следующие системные показатели деятельности опе-
ратора: средняя длительность ожидания сигналов при различных
значениях интенсивности потока сигналов; вероятность немедлен-
ного обслуживания сигнала при его поступлении иа мнемосхему
(т. е. вероятность нулевого ожидания); плотность потоков лг
и приоритетных групп, иа которые должен разбиваться общий
поток с интенсивностью X — + Х2 (составляющая — интен-
сивность потока сигналов двух высших приоритетных групп, ско-
рость обработки которых прямо сказывается иа времени ликвида-
ции аварии; составляющая 12 — интенсивность потока сигналов
двух оставшихся низших групп, которые следует задерживать в
буферном накопителе).
399
Во втором варианте обработки экспериментальных данных
под обслуживающими приборами понимались индикационные
элементы мнемосхемы. Такой подход позволяет исследовать влия-
ние нх числа на показатели деятельности оператора. Полный
поток был разбит на четыре приоритетные группы. В дополнение к
тем параметрам системы, которые определялись в первом варианте,
рассчитывалось оптимальное число индикационных элементов.
Для решения задачи был использован метод статистических испы-
таний математической модели системы массового обслуживания.
Анализ протоколов испытаний показал, что вероятность вы-
деления человеком-оператором сигналов высшей приоритетной
группы из общей совокупности сигналов составляла в среднем
— 0,95. Следовательно, с вероятностью р2 = 0,05 оператор
включал в эту группу сигналы низших групп. В таком случае
— li 4- 0,05Хг — 1,0 4 0,07 — 1,07 (сигн/мин).
Данное явление частично объясняет причины увеличения
реальных значений факторов, обусловливающих сложность задач,
в частности — оперативного объема отображения и числа кри-
тичных элементов но сравнению с их теоретическими значениями.
При реальном значении XJ — 1,07 енгн/мнн время задержки сиг-
налов первой группы в буферной памяти 6>i = 2.3 мин вместо
значения б»! -- 1,8 мин при теоретическом значении Xj == 1,0.
Последнее может быть достигнуто автоматическим разделением
сигналов на группы и задержкой сигналов низших групп в буфер-
ном накопителе. Среднее время пребывания сигналов в системе
в двух случаях соответственно U\ = 2,5 мин; Ui — 3,0 мин.
Допуская, что время устранения возмущения в системе про-
порционально среднему времени пребывания сигналов в системе,
и учитывая, что среднее время устранения аварийного возмуще-
ния во время испытаний на блоке Т’ = 18 мин, получим Т =
- T'Ui/U] = 15 мин.
Ожидаемое сокращение среднего времени устранения аварии
за счет оптимизации оперативного объема отображения путем
автоматической задержки второстепенных сигналов составляет
ДГ — 3,0 мии, т. е, более 15 %.
Для блока котел — турбина разбиение сигналов на четыре
приоритетные группы проводилось на основании анализа техно-
логии, правил технической эксплуатации и динамических свойств
объекта, а затем уточнялось с помощью специальной анкеты, рас-
пространенной среди операторов и обслуживающего персонала
станции. Ниже приведены примеры сигналов разных приоритет-
ных групп для параметров котлоагрегата:
I группа — аварийные сигналы: уровень и давление в бара-
бане котла, температура перегретого пара (отклонение в сторону
превышения);
II группа — отклонения технологических параметров, кото-
рые могут привести к аварийным ситуациям: давление питатель-
400
Таблица 10.3
Состав параметров энергоблока в зависимости от их важности
Номер группы Характеристика группы Состав параметров, % общего числа
f I Особо ответственные параметры (выход за допустимые пределы ведет к аварийным ситуациям) 5
и Параметры управления основным оборудо- ванием 45
ш Параметры управления вспомогательным оборудованием 30
IV Параметры, служащие для оценки общей ситуации на блоке 20
ной воды, расход питательной воды, расход топлива, расход кон-
денсата на впрыск, отключения агрегатов (вентиляторов, дымо-
сосов) ;
III группа — прочие технологические отклонения: солесодер-
жание насыщенного пара, разрежение в топке;
IV группа — технико-экономические показатели: температура
уходящих газов, температура вторичного воздуха, КПД блока
и др.
В дальнейшем в ряде работ была подтверждена целесообраз-
ность предложенного нами деления параметров энергоблока по
важности на четыре группы. В табл. 10.3 приведены обобщенные
данные о процентном составе параметров энергоблока для четы-
рех групп важности. Эти данные дополнительно свидетельствуют
о перспективности метода задержки второстепенных сигналов для
уменьшения оперативного объема отображения н сосредоточения
оператора па наиболее экстренных сигналах, доля которых в сред-
нем гго номенклатуре параметров составляет всего 5 % общего
объема, но абсолютное число которых периодически, при возник-
новении аварий, резко возрастает.
Основные результаты испытаний модели приведены на
рис. 10.5.
Результаты исследования модели информационной системы
показывают, что по критерию минимума времени ожидания от-
ветственных сигналов в рассматриваемом случае оптимальным
числом одновременно включающихся сигнальных элементов СОИН
является лопт — 6. Риск, связанный с задержкой сигналов I н
II групп в буферном накопителе, оценивается вероятностью не-
нулевых ожиданий р {со! >0} ^7-1СГ8.
В то же время прн одновременной подаче всех сигналов на
СОИМ, как это было в эксперименте, вероятность того, что опе-
ратор упустит из виду аварийный синал и не приступит к его об-
работке, ошибочно сосредоточившись нз-за слишком большого
401
Рис. 10.5. Результаты испытаний имитаци-
онной модели информационной системы
объема отображения иа
второстепенных сигналах
при п -- 11, составляет
р | toj > ()! -- 6. Hr4, т. е.
почти в 10 раз больше.
Результаты экспери-
ментов в реальных усло-
виях аварий на ТЭЦ вы-
явили существенное влия-
ние оперативного объема
отображения на деятель-
ность оператора н целесо-
образность оптимизации
этого параметра СОИН
путем адаптации потока
информации к реальной
производительности опе-
ратора.
А н а л ит и чески й метод
расчета оптимального чис-
ла сигнальных элементов
на устройстве отображе-
ния (обслуживающих при-
боров п > 1), а также
вероятности возникнове-
ния очереди наперед за-
данной длины и времени
ожидания рассмотрены в
работе [14],
Кроме аналитических методов теории массового обслужива-
ния, для расчета параметров информационных систем и средств
отображения могут быть с успехом применены методы имита-
ционного моделирования. Прн расчете реальных мпогоэлементных
систем отображения эти последние имеют ряд бесспорных преиму-
ществ, например, они позволяют исследовать нестационарные
процессы. Проведенные исследования деятельности операторов
в условиях аварий на электростанции- химических комбинатах,
в объединенных энергосистемах [16] позволили обосновать ряд
психологических проблем организации труда операторов при j
авариях и разработать конкретные эргономические принципы их 1
информационного обеспечения. •
10.3. ЭРГОНОМИКА И ИНФОРМАТИКА j
В ПРОЕКТИРОВАНИИ СИСТЕМ ОТОБРАЖЕНИЯ 1
АВАРИЙНОЙ ИНФОРМАЦИИ
Реальные значения таких важнейших факторов, обусловли-
вающих сложность решения оперативных задач, как число эле-
ментов н связей между ними, которые оператор включает в процесс
402
решения возникшей аварийной задачи, в существенной степени
зависят от целеустремленности человека на этапе сбора исходной
информации. Правильный предварительный выбор зоны распо-
ложения релевантных элементов, основанный на целостной оценке
состояния объекта, во многом определяет дальнейший ход реше-
ния задачи, уровень ее субъективной трудности для оператора.
Для облегчения общей оценки состояния объекта служат инте-
гральные системы отображения информации. В настоящее время
известно значительное число вариантов интегральных систем
отображения информации. Примеры таких систем отображения
информации приведены в работе [16]. Общая их идея заключается
в следующем. Мгновенное состояние управляемого технологиче-
ского объекта, характеризующееся параметрами, можно выра-
зить как вектор X = jjq....хп|. В статике это состояние может
быть представлено также через связи между параметрами, при
этом каждый параметр рассматривается как функция всех п —
остальных параметров. Очевидная информационная избыточность
такого представления определяется взаимосвязанностью явлений
в технологическом объекте и, следовательно, отображающих их
параметров.
На основе принципа матричного индикатора отклонений,
разработанного Ю. А. Ивашкиным, специально для комбиниро-
ванного использования с ассоциативными системами отображения
информации типа мнемосхем крупных технологических объектов
и для облегчения ориентирования в мнемосхемах разработано
компактное сигнальное устройство компас-табло [16]. Компас-
табло позволяет оператору следить в ограниченной зоне непосред-
ственно на пульте за общим состоянием объекта, воспринимать
комплексные обобщенные сигналы о различных нарушениях
режима, сравнивать сигналы по важности (по отклонению), вы-
страивать сигналы в очередь для обслуживания, выбирать наи-
более критичные и быстро находить зону на мнемосхеме, где со-
средоточена деятельная информация о возникшей оперативной
задаче т. е. образно говоря, служить компасом в сложной обста-
новке, характеризующейся множеством технологических пара-
метров и связей между ними.
Применение такого информационного устройства направлено
на уменьшение реальных значений факторов А/р, обусловлива-
ющих сложность оперативных задач.
Оценка эффективности применения иомпаса-табло в комбинации с мнемо-
схемой проводилась экспериментально. В опытах использовались те же задачи
я аппаратура, что и а исследованиях, описанных выше. Критерием оценки в дан-
ном эксперименте наряду с общим временем решения и числом ошибок служило
время предварительной оценки состояния объекта, определения очередности
обслуживания, поиска на мнемосхеме детальной информации, относящейся к дан-
ной оперативной задаче. В экспериментах участвовало восемь испытуемых — две
группы по четыре человека. В первой серии опытов одна группа начинала экспе-
рименты с обнаружения отклонившегося параметра по звуковому сигналу и
загоранию символов на мнемосхеме, а другая группа при решении тех же опера-
403
тивных задач имела дополнительное информационное средство — компас-табло.
Во второй серии опытов группы испытуемых менялись информационными сред-
ствами.
Каждая серия состояла из 50 экспериментальных задач. Данные эксперимен-
тов показывают, что время выбора и обнаружения на мнемосхеме критического
параметра уменьшается при наличии компаса-табло в среднем на 30 % (довери-
тельная вероятность результата 0,95).
Проектируя систему отображения информации, необходимо
стремиться обеспечить не только снижение длительности перво-
начального этапа поиска оператором зоны системы отображения
информации, где сосредоточена детальная информация, но и
процесса сбора и оценки всей информации, относящейся к возник-
шей задаче. Для этого был предложен способ разделения во
времени информации об объекте в зависимости от того, какая
часть объекта, какой технологический контур со всей относя-
щейся к нему информацией на мнемосхеме интересует оператора
в связи с конкретной возникшей задачей. Данный способ реали-
зован посредством так называемых сменных мнемосхем [14],
которые могут быть представлены, например, на системе отобра-
жения информации типа графического дисплея путем поочеред-
ного вывода комплексов информации (графических файлов, под-
готовленных в ЭВМ специально, чтобы облегчить оператору реше-
ние данной оперативной задачи),
В некоторых случаях интегральная система отображения
информации не только позволяет следить в целом за состоянием
объекта, но н отображает одновременно всю информацию, необхо-
димую для решения оперативной задачи и контроля за результа-
тами управляющих воздействий оператора на объект, например,
при дистанционном регулировании технологических параметров.
Эта идея может быть реализована, в частности, в виде группо-
вой динамической информационной модели (ГДИМ) ядерного
энергетического реактора 116). Наряду с ГДИМ и стандартными
приборами — стрелочными указателями положения-- » экспе-
риментах использовались также специально разработанные много-
стрелочные приборы.
Хронометраж деятельности операторов АЭР показал, что
активные действия с органами управления, связанные с точным
считыванием показаний приборов, занимают лишь 10—15 %
рабочего времени. Основную часть времени оператор использует
грубые качественные данные, притом не столько об отдельных
органах, сколько об объекте в целом.
ГДИМ представляет собой стилизованный вертикальный раз-
рез ядерного реактора с перемещающимися вертикально (как и
в натуре) символами органов управления.
Экспериментальные исследования показали, что применение
интегральных систем отображения информации типа компаса-
табло нлн ГДИМ в комбинации с детальными информационными
средствами может служить средством повышения эффективности
решения аварийных оперативных задач 116].
404
Проектирование и формирование в ЭВМ информационной мо-
дели начинается с отбора событий, информация о которых должна
представляться оператору дли работы в различных режимах
работы управляемого объекта, в первую очередь при авариях.
Средн проектировщиков весьма распространено ошибочное мне-
ние, в соответствии с которым оператору необходимо вынестн
информацию о всех принципиально возможных событиях, часто
без учета их относительной частоты, важности и необходимости
для оперативного управления. Наряду с удержанием информа-
ционной системы такой подход приводит к перегрузке оператора
излишней информацией и, в конечном счете, падению эффектив-
ности его работы. Ряд подобных случаев на реальных и лабора-
торных примерах проанализирован в работе (16]. В связи с этим
требование лаконичности мы считаем одним из исходных при
построении системы отображения информации.
При создании системы отображения информации сложной
системы, в которой возможны аварии, нельзя применять вырабо-
танный в системотехнике принцип явлений с малой вероятностью,
который не предусматривает приспосабливаемость характеристик
системы к ситуациям, вероятность возникновения которых очень
мала.
Важен учет не только вероятностей событий, во н среднего
ущерба в случае, если оператор не сможет эффективно ликвиди-
ровать нарушение режима работы системы из-за отсутствия не-
обходимой информации на системе отображения.
Вопрос отбора выносимой на систему отображения информа-
ции решается совершенно по-разному длн детерминированных и
недетерминированных (стохастических) систем. Рассмотрим эти
варианты на примере крупных энергетических объектов.
Для отбора информации в детерминированной системе разра-
ботай метод анализа достаточности информации, представляемой
оператору на мнемосхеме энергетического блока для контроля
за действиями управляющей вычислительной машины [16].
Вопрос отбора информации в случае недетерминированных
функций оператора решался на примере деятельности диспетчеров
объединенной энергосистемы при ликвидации аварий.
Критерием оценки оперативного управления объединенной
энергосистемой (ОЭС) в аварийных режимах можно считать мини-
мум ущерба от ограничения подачи электроэнергии потребите-
лям, Этот частный критерий согласуется с общим критерием
эффективности работы ОЭС, который определяется как минимум
затрат на производство и распределение энергии.
Метод определения объема необходимой информации в ОЭС
основан на общих принципах информационного анализа систем
централизованного контроля [161.
Рассматривая для энергосистемы т конкретных аварийных
ситуаций и учитывая, что каждая из них имеет вероятность
р (Qi) н ожидаемый ущерб (в относительных единицах) Yh можно
405
Т аб лица 10,4
Вероятностные н информационные характеристики ситуаций
и параметров
Аварийные ситуации Вероятности ситуаций Ожидаемый ущерб Частные информационные меры параметров
Qt P(Qi) У1 %. aQp М2 %. Afk
Qi Р (Qa) У» X- Ail %- "/«г
Qt р (Qi) yt aQp Afj aQ(, Afa aQ;. aQp Mh
Qm Р (Qm) Ут aQm, aQm, Af,
составить матрицу размера k х т (см. табл. 10.4), достаточную
для расчета полного информационного критерия по всем т си-
туациям;
т k
с- 2р(<2,)Г, Sae;. Ml. (Ю.1)
Это выражение представляет математическую модель энерго-
системы, которая позволяет аналитически определить объем ин-
формации, необходимый для управления ОЭС в аварийных ре-
жимах, исходя из требования минимизации общего ущерба си-
стемы прн возникновении и ликвидации всех т аварий прн разных
наборах отображаемых параметров Mj.
Задачу определения этого объема можно сформулировать
следующим образом: найти состав параметров максимизиру-
ющий С прн следующих ограничениях:
Л
У, R; n<s,
i
где 7? — минимальное число информационных элементов для
обеспечения надежного диагностирования н ликвидации дне пет-.
чером конкретной аварии; s—ограничение по одновременному
восприятию и обработке диспетчером потока входящих сигналов.'
Ограничение и метод определения значения п0ПТ обоснованы1
в работе 116].
Отметим, что выражение (10,1) представляет собой запись
задачи целочисленного линейного программирования, что позво*
Ляет решить его для конкретных случаев с использованием ЭВМ.:
Пример расчета различных составляющих, входящих в уравнен
ине (10,1), для фрагмента конкретной объединенной энергосистему
прн возннкновеннн аварии рассмотрен в работе 116]. ?
406 4
Определен состав параметров п, информация о которых необ-
ходима диспетчеру прн ликвидации рассматриваемой аварии.
Следующим этапом является расчет коэффициентов cii;> опреде-
ляющих информационную меру каждого параметра
Прн использовании изложенной методики был проведен анализ
140 типичных для ОЭС аварийных ситуаций, имевших место в те-
чение ряда лет. Они включают аварии, связанные с перегрузкой
основных транзитных линий, потерей устойчивости, понижением
напряжения н частоты, аварийным снижением мощности на стан-
циях, отключением транзитных линий (в нормальных н ремонтных
режимах). Важно, чтобы анализируемые аварии охватывали все
основное оборудование, находищееся в оперативном управлении
и ведении диспетчера ОЭС.
Для определения результирующего объема информации необ-
ходимо просуммировать все столбцы матрицы п X т с учетом
коэффициентов ущерба и вероятностей аварий. В результате мы
получим ряд параметров с различными весовыми коэффициен-
тами, определяющими их важность. Распределив параметры по
степени убывания важности, можно отобрать наиболее существен-
ные нз них и определить общин объем отображаемой на системе
отображения информации, введя ограничения k и s. Величина k
определяется в процессе анализа способов выявления н устране-
ния различных аварийных ситуаций. Прн этом самостоятельное
значение имеет вопрос последовательности отображения аварий-
ных данных.
Рассмотрим метод последовательного предъявления и зритель-
ного выделения контуров на мнемосхеме как средство повышения
эффективности решения задач.
Количество элементов и структура обычной мнемосхемы
остаются неизменными во всех режимах работы объекта н в любой
момент отображают информационную модель объекта полностью.
На самом деле оператор в каждом случае работает лишь с частью
объекта (скажем, его пусковой схемой, схемой регулирования
параметров в стабильном режиме н т, п.). Части в отдельных
случаях могут быть функционально разделены и отображены
в разные периоды работы объекта, по отдельности пли в различ-
ных комбинациях (в том числе н в виде полной мнемосхемы). Смен-
ные мнемосхемы основаны на принципе отображения актуальных
контуров, соответствующих конкретным оперативным задачам.
Опыт показывает, что практически у каждого объекта часть
его схемы участвует во всех режимах и переключениях. Эта часть
схемы может играть роль постоянного, базового элемента сменной
мнемосхемы (пли другого типа системы отображения информа-
ции), общего для всех вариантов, что облегчает оператору переход
от одного варианта отображения к другому н синтетическое вос-
приятие всех их как единого управляемого объекта.
Заметим, что применение сменных систем отображения инфор-
мации помогает не только сосредоточить внимание оператора на
407
актуальном контуре объекта, но и добиться динамичности системы
отображения за счет изменения его структуры. Это, в свою оче-
редь, обусловливает ориентировочную реакцию, так как является
дополнительным средством повышения готовности оператора.
Следует, однако, иметь в виду, что этот н любой другой вид ди-
намичности системы отображения информации может служить
постоянно действующим фактором повышения готовности опера-
тора, если изменения системы отображения информации требуют
активных ответных действии оператора (иначе динамичность
может превратиться в индифферентный раздражитель, оказыва-
ющий отрицательное действие на человека).
Любая нз сменных мнемосхем представляет собой часть общей
мнемосхемы. Все элементы сменной системы отображения инфор-
мации располагаются на определенных постоянных местах. На
каждой сменной мнемосхеме указано наименование типа опера-
тивных задач, для решения которых предназначена схема.
Эксперименты показали, что последовательное предъявление
н особенно зрительное выделение контуров и участков мнемосхем
являются эффективными средствами снижения сложности опера-
тивных задач [161,
Разделения интегральной и детальной информации при реше-
нии аварийных оперативных задач. Эксперименты со сменными
мнемосхемами [16, 21 ], в которых одни и те же задачи решались
испытуемыми при разных коэффициентах избыточности информа-
ции, подтвердили, что наличие избыточной информации является
одним из существенных факторов, обусловливающих сложность
решения оперативных задач. Таким образом, снижение избыточ-
ности отображаемой информации является важным средством
повышения эффективности деятельности операторов. На практике
необходимо выбрать оптимальный способ снижения избыточности
информации на системе отображения информации. Принципиально
возможно много таких способов, однако почти все они являются
частными разновидностями двух основных: в одних осуществляется
разделение во времени, в других — разделение в пространстве.
Для сравнения эффективности использования двух этих спо-
собов при построении мнемосхем сложных систем было предпри-
нято экспериментальное исследование. В качестве примера была
выбрана мнемосхема крупной ОЭС,
Целью исследования было экспериментальное сравнение про-
цессов решения диспетчерских задач по трем вариантам мнемо-
схемы ОЭС: 1) основанного на разделении информации во вре-
мени; 2) традиционного — с постоянным совмещенным отображе-
нием полной схемы (и сетей, и объектов); 3) основанного иа раз-
делении интегральной и детальной информации в пространстве.
Принцип действия 1-го варианта мнемосхемы состоит в сле-
дующем: в нормальном режиме отображается лишь постоянная,
основная часть системы — схема соединения объектов (электри-
ческие сети); энергетические объекты обозначены при этом лако-
408
ничнымн прямоугольными символами. Те из объектов, которые
включены в возникшую задачу, отображаются подробно: на
месте символа высвечивается планшет с детальной информацией
о схеме объекта и состоянии его агрегатов.
В вариантах 2 и 3 состав мнсмосимволон во времени не изме-
няется, меняется лишь сигнализация состояния агрегатов н ли-
нии электропередачи.
Оценка мнемосхем проводилась моделированием деятельности диспетчера
по ликвидации ава[ни. Известно, что несмотря на большое разнообразие аварий-
ных нарушений в ОЭС, все они могут быть сведены к следующим видам, падение
частоты, понижение напряжения, перегрузка транзитных линий, исчезновение
напряжения на пингах главной схемы электростанций, десннхронизапня энерго-
систем и распад ОЭС па части. В случае серьезных аварий присутствуют сразу
несколько указанных нарушений, поэтому в качестве аварийной задачи диспет-
черам предъявлялась специально разработанная службой режимов ситуация,
связанная с отключением оборудования крупной электростанции, понижением
частоты и напряжения, выключением линий и разделом ОЭС Эта задача предва-
рительно была подробно разобрана и были определены оптимальный вариант
последовательности действий диспетчера по ликвидации аварии и допустимые
отклонения от этого алгоритма.
В экспериментах принимали участие шесть диспетчеров, нс знакомых с ава-
рийной задачей; они были распределены на три группы по два человека на каж-
дую мнемосхему Затем менялись состав групп и варианты мнемосхемы, и экспе-
рименты повторялись со второй задачей.
Результаты экспериментов показали, что среднее время оценки ситуации
по исследовавшимся вариантам мнемосхемы имеет следующие значения- вари-
ант 1 — 32.5 с; вариант 2 — 63.5 с; вариант 3 — 80 с. По скорости оценки си-
туации вариант 1 мнемосхемы в 1,93 раза превосходит вариант 2 и в 2.47 раза
вариант 3. Здесь сказалось то, что в построении мнемосхемы 1 предусмотрено
чечкое отображение тех станций, на которых выключено оборудование, так что
акг\’зльнь:е элементы обнаруживаются без помех. Они представлены планше-
тами, контрастирующими но цвету с фоном мнемосхемы. Па варианте мнемо-
схемы 3, так же как и на мнемосхеме, существующей на диспетчерском пункте
(вариант 2), диспетчеру необходимо разыскивать те станции, где имеется вы-
ключенное оборудование, ориентируясь только на телесигнализацию, чю фак-
тически требует поочередною осмотра всех станпий.
Результаты также свидетельствуют, что по числу затребованных консуль-
таций вариант I мнемосхемы в 2,09 раза лучше, чем вариант 2, и в 1,27 раза
лучше, чем вариант 3. По показателю полноты информации о состоянии объектов
вариант 1 мнемосхемы в 1,42 раза лучше, чем вариант 2, и в 2,1 раза лучше,
чем вариант 3, По легкости оценки общей ситуации - - отображению динамики —
вариант I в 1,7 разя превосходит вариант 2 и в 2.46 раза вариант 3.
Результаты общего подсчета отклонений от оптимального алгоритма решения
обеих аварийных задач по каждому варианту мнемосхемы приведены в табл. J0.5
Таблица 10.5
Число отклонений решения от оптимального алгоритма
Вариант мнемосхемы Действия
несвоевременные невыполненные лишние
I 2 4 0
2 9 9 2
3 И 12 2
409
Результаты проведенных экспериментов показали, что в пре-
делах задач и критериев оценки деятельности и условий, в кото-
рых проводились данные экспериментальные исследования, мне-
мосхема с меньшей избыточностью информации за счет разделения
во времени детальной информации ио всем показателям имеет
преимущество перед мнемосхемами с постоянным полным отобра-
жением детальной и интегральной информации как прн нх ком-
позиционном совмещении (вариант 2), так н прн пространственном
разделении (вариант 3) 116, 21].
Описанные исследования выявили необходимость придания
информационной системе гибкости, позволяющей изменять состав
и структуру элементов и связей системы в зависимости от конкрет-
ных оперативных задач для снижения избыточности отображае-
мой информации.
Рассмотрим влияние структуры мнемосхемы на процесс обу-
чения человека-оператора. Как показали исследования процессов
решения оперативных задач, в ходе обучения прн многократных
повторных предъявлениях однотипных задач происходит сверты-
вание процесса решения. Наблюдается оно н при решении Испы-
туемыми оперативных задач по мнемосхемам. При этом постепенно
сводится к нулю корреляция между структурой системы отобра-
жения информации н стратегией решения задач испытуемыми. Это
явление заслуживает особого внимания, поскольку время сверну-
того решения задач может быть меньше времени, определяемого
с учетом теоретических оптимальных значений факторов, обуслов-
ливающих сложность обычного, развернутого решения н ско-
рость обучения.
Для проверки этого предположения было проведено экспери-
ментальное исследование процессов решения испытуемыми огра-
ниченного набора оперативных задач по вариантам мнемосхемы
одного объекта, различающимся компоновкой. Причем для воз-
можности анализа процессов обучения с каждым испытуемым
должно быть проведено достаточное число опытов с повторением
задач до достижения свертывания процессов нх решения. Оче-
видно, что изучение влияния компоновки мнемосхемы объекта
ва скорость свертывания процесса решения непосредственно свя-
зано с задачей экспериментального сравнения вариантов компонов-
ки мнемосхем, имеющей самостоятельное практическое значение.
Использование прн создании мнемосхемы психологических
принципов компоновки системы отображения информации не
означает, конечно, что в результате будет найдена ее единствен-
ная структура. Напротив, практика показывает, что проектиров-
щиками предлагается обычно несколько вариантов, выбор нан-
лучшего нз которых без применения объективных методов сравне-
ния весьма затруднен. Необходимость в применении таких мето-
дов возникала каждый раз, когда создавалась мнемосхема слож-
ного объекта нлн системы н в не меньшей степени — прн поиске
общих принципов компоновки мнемосхем [161,
410
При анализе результатов исследований ставились следующие
основные цели:
выявить общую стратегию и тактику построения маршрутов
обзора мнемосхемы в условиях решения испытуемым-оператором
конкретных задач по управлению объектом;
последить за динамикой изменений зрительной деятельности
оператора по мере совершенствования навыков работы с мнемо-
схемой;
установить корреляцию между моторикой глаз оператора и
последовательностью выполняемых им логичных операций;
определить, чем обусловлены в одних случаях быстрые и точ-
ные действия оператора, в других — замедленные и ошибочные;
провести сравнительный анализ вариантов мнемосхемы по
всем перечисленным выше пунктам, выявив сравнительные ре-
зультаты окулографичсского анализа с результатами проведенной
ранее экспериментальной проверки тех же вариантов мнемосхемы,
уточнить возможности окулографии в качестве методики для
объективной оценки преимуществ и недостатков компоновочных
решений мнемосхем.
На основе результатов серии экспериментальных исследова-
ний [14, 16, 1121 сделаны следующие выводы.
В процессе совершенствования навыка работы с мнемосхемой
происходит упрощение маршрутов движения глаз от запутанных,
хаотичных, избыточных к четким, строго упорядоченным, целе-
направленным и коротким. Динамика обучения зависит от струк-
туры мнемосхемы. На стадии выработки навыка информационный
поиск в условиях работы с мнемосхемой детерминирован струк-
турой мнемосхемы.
Окулографическнй анализ дает возможность проследить за
динамикой процессов решения в ходе обучения, выявить логику
процесса информационного поиска, осуществляемого с помощью
мнемосхемы, установить причины наиболее характерных ошибок
и задержек в работе.
На основании результатов объективного экспериментального
сравнения вариантов мнемосхемы выявлены бесспорные преимуще-
ства командно-информационного варианта перед другими. Не-
смотря на очевидные ограничения, накладываемые на применение
командно-информационных систем отображения информации, они
могут быть практически использованы в некоторых случаях, там,
где допустимо и целесообразно свертывание процесса решения
оперативных задач.
Существенным недостатком многих современных систем отобра-
жения информации, предназначенных для контроля и наладки
оборудования, является их перегруженность разноплановой ин-
формацией, в том числе несущественными с точки зрения конкрет-
ных функция этих операторов технологическими деталями и под-
робностями. Кроме того, способ подачи и структура отображения
информации часто не согласованы с логикой и структурой дей-
411
ствий оператора. Например, операторы, осуществляющие техни-
ческое обслуживание систем, как правило, вынуждены в настоя-
щее время пользоваться в своей работе формулярами и печатными
инструкциями, в которых перечисляются последовательности
контрольных операций.
Было проведено экспериментальное сравнение эффективности
действий операторов при использовании традиционных печатных
инструкций и новых графических средств типа комаидио-информа-
циоиных мнемосхем (КИМ).
Построение этих мнемосхем основано иа идее уело в ио-абстракт-
ных средств отображения информации [14]. Система отображения
информации может быть построена как знаковая модель на основе
формализации подробных данных об управлении объектами.
Исходя из теории подобия, мы вправе утверждать, что оно может
отражать два или несколько различных объектов, последователь-
ности операций управления которыми совпадают.
При условии абстрагирования от свойств коикретиых объ-
ектов может быть составлен универсальный алгоритм — система
правил манипулирования знаками информационных оперативных
моделей, верная для некоторого обозримого класса систем уп-
равления, Причем в ряде случаев действия, производимые опе-
ратором со знаками, могут им вообще конкретно физически не
интерпретироваться.
Любая модель объекта, в том числе его информационная мо-
дель, основана на обобщении структуры объекта, абстрагирова-
нии от его многих несущественных подробностей, некотором отвле-
чении от детального физического и технологического содержа-
ния происходящих в нем процессов. При расшифровке поступа-
ющей информации оператор может мысленно воссоздавать это
содержание, скрытое за панелью системы отображения информа-
ции, более или менее подробно в зависимости от того, какая доля
сведений, достаточных для принятия и реализации оперативных
решений, приходится иа непосредственно воспринимаемую инфор-
мационную модель.
На основе теории моделей и экспериментального материала
по психологии удалось доказать, что теоретически возможно
построение системы отображения информации как системы зиаков
с простым и ясным алгоритмом манипулирования безотносительно
к содержательной интерпретации знаков, т. е. к физико-техноло-
гнческому существу объекта, и в этом смысле абстрактной системы,
представляющей новый обширный класс систем отображения
информации.
Такое абстрагирование системы отображения информации мо-
жет быть практически полезно в следующих случаях применения
абстрактных систем отображения информации:
если учет физико-техиологических особенностей объекта не
повышает эффективность труда оператора и такая информация
оказывается иррелевантной. На систему отображения нцформа-
412
ции можно частично вынести обобщенную структуру н алгоритм
управления, отрабатывая их для ввода в автомат. Происходит
«самоуничтожение» операторской профессия, соответствующей
низшей ступени иерархической системы управления;
если абстракция снижает нервно-эмоциональную напряжен-
ность оператора или способствует проявлению индивидуальностей
операторов, в том числе по характеру ассоциаций, аналогий,
творческих подходов к задачам;
если снижаются требования к квалификации операторов,
упрощается их подготовка.
В экспериментах выявлено, что при использовании отображе-
ния вместо обычных многочисленных физических параметров
объекта комплексных отвлеченных показателей, характеризую-
щих в целом состояние объекта или его узла (такие параметры
в теории моделирования называют инвариантами-комплексами),
резко снижается уровень сложности задач оперативного управле-
ния миогосвязпыми объектами. Кроме того, было предложено
в некоторых случаях на операторских и диспетчерских пунктах
применять быстродействующие модели управляемых объектов,
с тем чтобы операторы при необходимости могли предварительно
проигрывать возможные (в том числе совершенно новые) варианты
оптимизирующего воздействия на объект, сравнивать их по не-
которым критериям эффективности и затем уже реализовывать
на объекте [161*
Подводя итог, можно указать на то, что теперь уже выявляется
возможность существенно расширить область поиска оптималь-
ных в каждом случае типов системы отображения информации.
Наряду с широко применяемыми в настоящее время ассоциатив-
ными системами отображения информации в практике оператив-
ного управления могут быть в дальнейшем использованы и аб-
страктные системы отображения информации.
Ассоциативные системы отображения информации служат для
облегчения соотнесения знаний оператора об объекте с информа-
цией, поступающей к нему и характеризующей состояние объекта
в каждый момент времени. В этом случае оператор должен обла-
дать глубокими знаниями об управляемом технологическом про-
цессе, чтобы при решении оперативных н плановых задач восста-
новить необходимую часть знаний в памяти (проанализировать),
сложить и сопоставить их с данными, получаемыми от системы
отображения информации.
Абстрактные системы отображения информации служат сен-
сорной опорой для выполнения человеком логических или мате-
матических операций при управлении объектом. Глубокое знание
человеком технологического существа объекта в этом случае ие
является обязательным условием успешного оперативного управ-
ления; важно, чтобы ои владел достаточно общими правилами
манипулирования знаками — алгоритмами управления в зави-
4£3
симости от тех или иных комбинаций поступающих сигналов,
конкретной воспринимаемой информации.
Относительно тонким является вопрос отображений целей
оперативного управления при использовании абстрактных систем
отображения информации. Очевидно, не всегда можно и целесооб-
разно разъяснять каждому оператору цели функционирования
всей системы, которые в общем случае могут широко варьиро-
ваться; важно, что эти цели либо заранее определены коллекти-
вом разработчиков, либо находятся под контролем диспетчеров на
более высоких иерархических ступенях системы управления.
Необходимо заметить, что деление системы отображения ин-
формации на ассоциативные и абстрактные основано ие только и
даже не столько на различиях их собственных, в том числе кон-
структивных, характеристик, сколько на различиях в структуре
деятельности операторов. Ассоциативная система отображения
информации служит прежде всего опорой для воссоздания психо-
логической модели конкретного объекта и происходящих в нем
процессов. Оператор суммирует данные, полученные от такой
системы отображения информации, а априорными знаниями об
объекте целеустремленно добирает недостающую оперативную
информацию с помощью других средств, подчиненного ему пер-
сонала или личным обследованием объекта. Таким образом,
ассоциативная система отображения информации служит посред-
ником в сенсорных и мыслительных процессах между оператором
и объектом.
Абстрактная система отображения информации отображает
полную информацию, необходимую для оперативного управления,
и сама может условно выступать в качестве объекта управления.
Таким образом, необходимо исследовать два существенно
различных вида деятельности операторов {с системой отображения
информации как полной и неполной информационной моделью
объекта управления) и разработать методы оптимизации струк-
туры сенсорной и мыслительной деятельности операторов для
таких случаев выбора адекватных структур системы отображения
информации.
В этом плайе необходимо исследовать относительное значение
для деятельности операторов: 1) конкретного существа (физики)
технологических процессов, протекающих в объекте, и 2) более
отвлеченной оперативной схемы — структуры взаимодействия па-
раметров объекта.
Анализ результатов экспериментов показал, что эффективность
действий испытуемых в указанных двух вариантах, которая
определ ял ась по среднему зи ачеиию интегр ал ьного кр итери я
оценки качества процессов регулирования и времени решения
задач, была одинаковой,
В дополнительной серии экспериментов третья группа испы-
туемых осуществляла те же функции регулирования, но этим
испытуемым ничего не говорилось о технологической сути объекта,
414
однако предъявлялись требования к нх компетенции в области
теории автоматического регулирования, поскольку они должны
были легко разбираться в лапласовых изображениях передаточных
функций, Эта группа испытуемых достигала таких же показателен,
как н первые две, причем их начальное обучение шло более бы-
стро и целенаправленно, поскольку для иих объект регулирования
был воспроизведен на системе отображения информации в более
явной форме, чем на мнемосхеме.
Необходимо заметить, что повышение квалификации операто-
ров, особенно нх знаний в области теории автоматического управ-
ления и математического моделирования объектов, является не-
обходимым условием дальнейшего совершенствования систем цен-
трализованного управления, внедрения новых типов системы
отображения информации и более полного использования опыта
операторов прн составлении различного рода программ для ав-
томатов. Отмирание старых операторских профессий, полное алго-
ритмическое описание которых получено, и появление новых,
характеризующихся, как правило, иа первых порах разнообра-
зием творческих задач, обреченность любого конкретного вида
операторского труда и принципиальная неуничтожимое!ь опера-
торского труда как такового — характерные черты исторического
развития этого вида деятельности. В процессе такого развития
наряду с традиционной деятельностью операторов-эксплуата-
ционников, работающих преимущественно по утвержденным ин-
струкциям и пользующихся апробированными приемами управле-
ния, должна получить распространение и обрести права граждан-
ства деятельность операторов-исследователей. Причем это отно-
сится не только к научным экспериментальным комплексам, но
и к промышленности.
Операторы-исследователи, прошедшие специальный отбор и
расширенную практическую и научно-теоретическую подготовку,
должны на специальных опытно-промышленных объектах, наде-
ленных статусом экспериментальных, творчески искать в от раба-
тывагь прогрессивные методы оперативного управления, осваи-
вать новые типы систем отображения информации. Являясь пол-
ноправными членами коллективов, проектирующих перспектив-
ные информационио-управляющие системы, операторы-исследова-
тели могут во многом способствовать ускорению доводки алгорит-
мов автоматического управления, осуществлять обратную связь,
часто еще нарушаемую при разработке систем оперативного управ-
ления этих систем, с тем чтобы полнее использовался опыт работы
операторов.
Каков же вывод из описанного эксперимента? Управляемый
объект (точнее, математическая модель, воспроизведенная на
аналоговых вычислительных машинах) был один и тот же во всех
трех сериях, а интерпретация его технологического существа испы-
туемыми в первых двух сериях изменялась, а в третьем вообще
не оговаривалась. Однако это обстоятельство ие отразилось иа
415
I,
I
t
H
f
I
I*
я
L‘
P
C
f
}
эффективности действий испытуемых. Таким образом, можно
считать, что содержательная интерпретация человеком информа-
ции, поступающей от системы отображения, не является обязатель-
ным компонентом психологического моделирования управляемого
объекта, а следовательно, отображение физико-технологического
существа объекта не является обязательным и при информацион-
ном моделировании. В отличие от этого знание человеком информа-
ции об оперативных свойствах объекта и отображение ее на системе
отображения во всех случаях оказывают решающее воздействие на
качество управления объектом. Учитывая это обстоятельство,
системы отображения информации, которые человек использует
в процессе оперативного управления, следует для боль-
шей строгости называть оперативно-информационными моде-
лями.
Подобный вывод вовсе не означает, что во всех случаях си-
стемы отображения информации не должны отражать технологи-
ческого существа объекта нли что следует предлагать оператору
версию об ином объекте. Это оправдано и возможно лишь в исклю-
чительных случаях.
Практическое значение вывода состоит в том, что иа системе
отображения информации в первую очередь н по возможности
максимально ясно должна выноситься информация об оператив-
ных свойствах объекта Информация о физико-химических свой-
ствах технологических процессов, конструктивных особенностях
объектов и других параметрах должна дополнять первую, помогая
оператору там, где это необходимо, запоминать динамические
свойства объектов и взаимозависимость входов и выходов, на-
ходить решения сложных и оригинальных задач, т. е. успешно
выполнять свои функции.
Структура отображения информации должна быть адекватна
стратегиям решения оперативных задач, оптимальным для дан-
ного контингента операторов нли конкретного индивида в зависи-
мости от выбранного уровня адаптации системы отображения
информации.
Практический смысл применения абстрактных СОИН заклю-
чается в том, чтобы освободить оператора от всякой избыточной
информации, в том числе от содержательной информации о чрез-
вычайно сложном физико-технологическом характере контроли-
руемых процессов, поскольку оператор по уровню своей квалифи-
кации не может (а по задачам и не должен) в ней разбираться
Одиако существенная оперативная информация должна прн этом
отображаться в лаконичной н наглядной форме. Причем принцип
командно-информационных средств отображения предполагает вос-
произведение на панели не только сигналов о состоянии объекта,
но и алгоритмов реализации решений, процесс принятия которых
свернут уже на стадии разработки системы отображения инфор-
мации. Алгоритмы могут быть представлены, например, в виде
цепочек контрольных операций с указанием их очередности,
416
4
нормальных значений параметров оборудования в различных
режимах проверки и т.п. [161.
Результаты экспериментов показывают, что применение ко-
мандно-информационных мнемосхем позволяет повысить эффек-
тивность действий операторов по сравнению в использованием
текстовых инструкций иа всех уровнях их профессиональной под*
готовки. Даже операторы, длительно обучавшиеся по текстовым
инструкциям, более успешно выполняли знакомые им задания
при переходе на командно-информационную мнемосхему (хотя
разница, естественно, при этом меньше ио сравнению в другими
сериями опытов).
На основании результатов экспериментов командно-информа-
ционные мнемосхемы рекомендованы для систем контроля радио-
оборудования вместо традипиоииых текстовых инструкций.
Анализ деятельности операторов ряда объектов и результаты
экспериментальных исследований показывают, что искусственное
свертывание процессов принятия решений за счет специального
построения системы отображения информации может служить
эффективным средством улучшения показателей деятельности
операторов, сокращения сроков нх подготовки, снижения требо-
ваний к обслуживающему персоналу н высвобождения квалифи-
цированных операторов для решения более сложных, творческих
задач, алгоритмы которых неизвестны.
Кроме описанных случаев командно-информациоиные средства
отображения (КИСО) могут применяться для следующих целей,
1. Для обеспечения высокой скорости и точности аварийных
переключений, выполняемых оператором, в том числе при под-
страховке (дублировании) оператором блокировочных аварийных
автоматов; КИСО может быть при этом компонентом сменной
системы отображения информации,
2, Для выполнения соответствующей заранее известной после-
довательности управляющих действий в ответ на любой появив-
шийся сигнал нлн для планового изменения режима работы
объекта.
Практика дает немало примеров того, что алгоритм управле-
ния объектом может быть известен, но нет средств автоматизации
для реализации этого алгоритма. Часто применение существу-
ющих автоматов нецелесообразно, если данные операции выпол-
няются очень редко. Примером может служить, скажем, пуск
насосов на перекачивающих станциях. Если станция не автома-
тизирована полностью, то имеющемуся на ней дежурному персо-
налу можно вменить в обязанность выполнение этих редких опе-
раций. Применение при этом КИСО значительно облегчит функ-
ции оператора н практически Исключит возможность ошибок
Общая идея практического применения КИСО заключается
в том, чтобы сообщить оператору в наиболее ясной н наглядной
форме все, что известно разработчикам об управлении объектом,
способах и порядке действий в той или иной ситуации. Это осо-
14 Венда В Ф. 417
бенно важно, если оператору предстоит работать в условиях
дефицита времени (например, при выходе из строя автоматических
устройств срочно принимать меры по предотвращению аварий или
включаться в контур управления).
3, При необходимости в процессе выполнения человеком из-
вестной последовательности операций непрерывно нлн периоди-
чески оценивать общую обстановку, учитывать разнообразную
информацию, не относящуюся непосредственно к управляемому
процессу, вести контроль при высоком уровне шумов в информа-
ционной системе, опознавать сложные образы, В этом случае
имеется в виду, что функции контроля не могут быть автомати-
зированы, поскольку неизвестны их алгоритмы; действии же, сле-
дующие за приемом и оценкой информации на каждом этапе,
известны. На системе отображения информации они должны быть
обозначены с указанием их последовательности в зависимости
от результатов оценки поступающей информации на каждом этапе
выполнения всей операции. Задача наглядного отображения
алгоритмов остро стоит, например, в энергетике (оператор при
пуске блока мощностью 200—300МВт производит до 1000операций).
Для повышения быстродействий всей комплексной системы
управления желательно уплотнять ввод команд оператора в ма-
шину. Однозначно определенная последовательность операций
может вводиться как пакет сообщений нажатием одной кнопки
с обращением к памяти вычислительной машины или, если при-
меняются обычные средства автоматизации, с блокировкой опе-
раций,
4. Для предварительной проверки и отработки человеком-
оператором алгоритмов работы автоматического управляющего
устройства. В этом случае КИСО следует комбинировать с обыч-
ной системой отображения информации (например, мнемосхемой),
обеспечивающей оператора содержательной информацией для
решения принципиально новых задач либо задач, ошибочно не
включенных разработчиками в алгоритмы автоматического управ-
ления и потому не отображенных на КИСО,
5, В исключительных случаях для поэлементного контроля
за действиями технологических автоматов со стороны человека-
оператора (вообще же такой контроль, требующий длительной
концентрации внимания и чрезвычайно утомительный, должен
быть автоматизирован).
Резюмируя сказанное, можно отметить, что свертывание про-
цессов решения задач, обеспечивающее максимальную скорость
оперативного управления в хорошо изученных ситуациях, может
быть достигнуто наглядным представлением требуемого резуль-
тата решения — алгоритма его реализации — в виде командно-
информационного средства отображения или многократного пов-
торения задач в ходе обучения, длительность которого зависит
от структуры средств представлении оператору исходных условий
задач.
418
В большинстве сложных систем, характеризующихся огром-
ным числом возможных оперативных задач, явление свертывания
Процесса решения, как правило, ие наблюдается. Учитывая это,
лабораторное сравнение вариантов системы отображения инфор-
мации объекта по показателям деятельности испытуемых должно
проводиться в тот период их обучения, который ближе всего соот-
ветствует уровню обученяостн реальных операторов. Выбор этого
момента может быть осуществлен либо в ходе специального пла-
нирования экспериментов (расчета стохастической модели обуче-
ния), либо проведением контрольных экспериментов с участием
опытных операторов,
' 10,4. ИНФОРМАТИКА И СНИЖЕНИЕ СЛОЖНОСТИ
РЕШЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОПЕРАТИВНЫХ
’11 ЗАДАЧ
Наиболее общим, основополагающим принципом повышения
эффективности и безопасности СЧМС является многоуровневая
опережающая взаимная адаптация человека с машиной, средой,
средствами информатики. При этом должен выбираться опти-
мальный уровень адаптации машины к человеку. Последователь-
ное повышение точности соответствия параметров машины, ин-
форматики к человеку при переходе от тотального к контингент-
ному, групповому, индивидуальному и, наконец, к индивидуально-
оперативному уровню пронллюстрироваио иа рнс, 10,6, Более
точные методы расчета приведены в работе [16].
Можно сформулировать ряд принципов выбора состава н
структуры информатики, средств и систем отображения аварий-
ной оперативной информации,
1. На показатели деятельности человека-оператора суще-
ственно влияет общее число элементов и значимых связей. Сниже-
нию реальных значений этих факторов, сложности оперативных
задач может способствовать использование прн проектировании
и выборе средств информатики принципа оптимальной лаконич-
ности. Обеспечение лаконичности аварийной информации путем
Рис. 10.6. Распределения индивидуальных значений психологической_характери-
стики ф и их средние значениядля тотального (фт), контингентного (фн), группо-
вого (Vr). индивидуального (фи) и индивидуально-оперативного ftfoo) Уровней
обобщения данных о человеке и адаптации машины к человеку
14*
419
устранения важной, но бесполезной при данпой аварии информа-
ции необходимо для концентрации внимания на критических
сигналах.
2. Во многих случаях число элементов уменьшить не удается.
Если при этом анализ деятельности операторов показывает, что
наряду с оценкой общего состояния системы и координацией
работы входящих в нее объектов оператор часто решает задачи,
к которым относятся элементы и связи, локализованные в отдель-
ных объектах, то компактная группировка символов, каждый из
которых отображает отдельный объект, и зрительное обособление
такой группы от других позволяют уменьшить реальные значения
факторов /(;р, облегчая оператору сосредоточение внимания иа
элементах системы отображения информации, релевантных дан-
ной задаче. Такой принцип построения средств информатики,
обеспечивающих отображение информации, можно назвать прин-
ципом автономности, который коротко формулируется так:
участки и группы элементов системы отображения информации,
относящиеся к автономно контролируемым и управляемым агре-
гатам или объектам, следует обособить от других. Возможно не-
сколько формальных методов определения состава таких автоном-
ных групп элементов. Одним нз простейших является матричный| 16}.
3. Частой причиной включения лншних элементов в круг
элементов, анализируемых при решении задачи, янляется нали-
чие иа системе отображения информации несущественных с точки
зрения оперативного управления подробностей о конструктивных
особенностях объектов, излишнее разнообразие в способах услов-
ного обозначения сходных явлений. Снизить вредное влияние
подобного «визуального шума» иа оператора можно, используя
принцип обобщения и унификации. На основе этого принципа была
предложена [161 широко используемая теперь символика для
мнемосхем тепловых электростанций. Принцип был применен
при проектировании мнемосхемы системы «Старт».
4. Одновременное изъятие из системы отображения информа-
ции лишних информационных элементов по принципам лаконич-
ности и несущественных подробностей этих элементов, обобщения
и унификации, уменьшения значений факторов сложности реше-
ния может способствовать зрительному выделению наиболее
важных и часто требующихся при решении оперативных задач
элементов. К ним в первую очередь относятся элементы контроля
и управления. Можно сформулировать соответствующий принцип
акцента на элементах контроля и управления: независимо от
истинных размеров элементов контроля и управления их символы
на системе отображения информации, например иа мнемосхеме,
должны выделяться зрительно очень четко как наиболее важные
для оценки оператором состояния объектов, принятия и реали-
зации решения. Эффективность этого принципа проверялась при
проектировании и анализе опыта работы операторов с мнемосхе-
мами ТЭЦ-21 Мосэнерго и Воскресенского химкомбината [14].
420
5. Принятие и особенно реализация решений во многом зави-
сят от легкости взаимного соотнесения информационных элемен-
тов и органов управления. Этому требованию соответствует прин-
цип пространственного соотнесения элементов контроля и управ-
ления, представляющий собой модификацию более общего психо-
логического принципа совместимости стимула и реакции для
сложных видов деятельности, связанных с принятием оператив-
ных решений. Этот принцип был апробирован, в частности, при
реконструкции мнемосхемы одного нзкрупных производств Щекин-
ского химкомбината, что позволило существенно повысить эффек-
тивность деятельности операторов [16].
6. Более быстрому и точному нахождению оператором на
системе отображения информации требуемых информационных
элементов при оценке ситуации, а также на других этапах реше-
ния задач способствует подбор специальных способов кодирова-
нии элементов. Принцип использования ассоциаций и стереоти-
пов основан иа преимущественном применении в системе отобра-
жения информации символов, ассоциирующихся с обозначаемыми
объектами, процессами и явлениями взамен абстрактных услов-
ных знаков, а также иа учете стереотипных реакций при органи-
зации сенсомоторной деятельности. В качестве примера построе-
ния символики ио этому принципу можно назвать мнемознаки
технологических параметров, ассоциирующихся с общепринятыми
буквенными обозначениями этих параметров, а также символы
оборудования на мнемосхеме слябинга П50 [16].
7. Наряду с автономностью отдельных объектов, элементов
управляемой системы иногда правомерно понятие автономности
отдельных стадий решения оперативных задач. Анализ деятель-
ности диспетчеров ряда систем показал, что нормализация ре-
жима работы системы может распадаться на следующие стадии:
оценка состояния основной схемы (интегральная информация);
выбор объектов с нарушенными режимами; поочередное изучение
состояний этих объектов и воздействие на них (детальная инфор-
мация); нормализация схемы работы системы (интегральная ин-
формация). При такой структуре деятельности оператора в по-
строении системы отображения информации может быть исполь-
зован принцип стадийности: детальная н интегральная информа-
ция, требующаяся оператору на четко разграниченных стадиях
решения оперативных задач, может разделяться на системы ото-
бражения информации в пространстве (одновременное отображение
в разных зонах системы отображения информации) или во вре-
мени (последовательное отображение различной информации).
Сравнительная оценка влияния па уровень сложности задач
различных вариантов практической реализации принципа ста-
дийности на мнемосхемах проведена в экспериментах по решению
сложных диспетчерских задач, возникающих при управлении ОЭС.
8. Уменьшению числа оперативных единиц восприятия спо-
собствует объединение отдельных семантически связанных ин-
421
формационных элементов в целостно воспринимающиеся группы.
Этому должно помочь широкое применение принципа структур-
ности.
Для общей оценки эффективности сформулированных прин-
ципов построения системы отображения информации был проведен
качественный анализ их влияния на ПФС путем сопоставления
процессов решения операторами аналогичных задач по ранее
существовавшим мнемосхемам, построенным с учетом перечис-
ленных принципов, в реальных условиях и в лаборатории. Необхо-
димо отметить, что по числу охватываемых факторов принцип струк-
турности системы отображения информации имеет важное значение.
9. Отрицательное влияние иа показатели решения оператив-
ных задач по мнемосхемам объекта оказывает избыток информа-
ции. Исследован метод зрительного выделения информации,
непосредственно относящийся к задаче, высвечиванием иа мнемо-
схеме актуальных контуров объекта, как средство снижения зна-
чений ПФС.
10. Существенное снижение реальных значений факторов слож-
ности оперативных задач может быть достигнуто свертыванием
процессов решения либо в ходе специального обучения, либо
при отображении алгоритмов реализации решений.
11, Важное значение имеют методы рационального комбини-
рования н разделения интегральной и детальной информации,
индивидуальной и избирательной систем реализации решений
и управления
12. Основным психологическим процессом прн слежении за
сложными динамическими объектами являетси антиципация, для
облегчения которой следует в выявленных случаях наглядно гра-
фически отображать изменение параметров.
13. Необходимо расширить круг исследуемых факторов слож-
ности оперативных задач, включив в него темп подачи информа-
ции человеку и внешние условия его деятельности.
Общая методика эргономического проектирования и оптими-
зации систем отображения информации, а также пультов управ-
ления, станков, панелей в кабинах самолетов и т, п. сводится
к следующему. Пусть С — критерий сложности решения опера-
тором интеллектуальных задач (это могут быть число ошибок,
затраты времени на решение и т. д.). Обозначим Ср его реальное
значение, а С, — теоретически оптимальное. Значения соответ-
ствующих факторов сложности будут FJft и FfT, Напомним, что
для ПФС деятельности нами были введены сходные обозначе-
ния Kjp и KjT. Параметры системы отображения информации
обозначим q. Тогда qtp и будут их реальные и теоретически
оптимальные значения.
Экспериментально определяется вид статистической связи Ср
и например, это может быть уравнение множественной рег-
рессии
Ср ==» aiFip -f- (fyFfy 4~ • * * 4~ OnFnp 4~ *'
422
Если в это уравнение подставить аналитически рассчитывае-
мые то получим минимальное значение критерия сложности:
Ст “ GjFit + cliF^t +•••'!“ пт + ао-
Условием такой подстановки является принадлежность всех
Ffv и FjT одной стратегии деятельности операторов, так чтобы
Ср (F: Ср щах*
Максимально возможный прирост эффективности деятель-
ности оператора составляет AQ = Ср — Ст.
Сравнивая уравнения для Ср и Ст, найдем те члены, для кото-
рых разности й/F/p — e/F/т имеют наибольшие значения. Для
выбранных Ffp определяются их статистические зависимости от
<^р, например, в виде
^*/Р = Ь * * ’ + Ьщ^тр + i’O
и
F[т = bmqmT + до*
Сравнивая уравнения для F}p и FJT, находим наибольшие раз-
ности | — biQti | и соответствующие q(p, воздействие иа ко-
торые даст наибольший эффект в оптимизация Fjp и, следова-
тельно, Ср. Далее подбираются именно те из приведенных выше
принципов эргономического проектирования информационных си-
стем, которые позволяют максимально приблизить эти qlp к
Fjp к FJT, Ср и Ст и, следовательно Qp к QT = Qwa%. Разность
между реальным и теоретически оптимальным значениями крите-
рия сложности решения интеллектуальных задач отражает рас-
согласованность между требуемыми (прогнозируемыми) и реаль-
ными процессами взаимной адаптации компонентов СЧМС.
Длительный сравнительный анализ деятельности операторов
блока ТЭЦ-21, объединенных диспетчерских управлений энерго-
системами Урала, Закавказья, двух химических комбинатов
системы автоматизированного телемеханического управления дви-
жением транспорта в Москве и операторов других систем, при
проектировании информационных моделей которых применялись
перечисленные психологические и эргономические принципы син-
теза систем отображения информации, проводившийся в условиях
нормальной эксплуатации, специальных исследовательских ава-
рий, а также данные описанных выше лабораторных эксперимен-
тов позволили выявить качественное влияние этих принципов
компоновки системы отображения информации иа реальные зна-
чения факторов сложности решения оперативных задач 116].
14. В некоторых случаях деятельность оператора может быть
абстрагирована от физико-технологических подробностей управ-
ляемого процесса и построена как манипулирование с математиче-
ской или имитационной моделью. Такие операторы в системах
гибридного интеллекта прн коллективном решении сложных за-
423
дач могут играть роль оппонентов, непредвзято контролирующих
ход решения с точки зрения наиболее общих закономерностей.
Для всех участников должен быть обеспечен индивидуально-
адаптивный диалог с ЭВМ, экспертной системой, снабженной
соответствующими базой и банком данных, информация из кото-
рых выводится каждому участнику иа его профессиональном
языке.
15. Система гибридного интеллекта, собранная специально для
решения конкретной аварийной задачи, может работать иа основе
техники и технологии телеконференций: к решению могут быть
привлечены проектировщики, исследователи, операторы и ру-
ководители объектов, удаленные друг от друга на сотни кило-
метров. Специально оборудованные для телеконференций поме-
щения должны находиться в головных научно-исследовательских
и проектных организациях, создающих сложные н опасные объ-
екты типа АЭС, а пульты этих объектов должны быть непосред-
ственно снабжены устройствами для организации и проведения
плановых и экстренных телеконференций.
16. Особое внимание необходимо уделять методам и средствам
контроля н трансформаций состояний и стратегий деятельности
операторов. Принцип контролируемых трансформаций должен
занять важное место в обеспечении безопасности СЧМС.
Особое значение здесь имеет регулирование интенсивности
потока аварийных сигналов для сглаживания информационного
узла. Вместо резкого скачка объема представляемой оператору
информации от FHOpM Д° Гавар необходимо обеспечить достаточно
плавное, безударное наращивание этого объема с короткой за-
держкой при трансформационном значении Faa, чтобы не допу-
стить срыва деятельности, обеспечить трансформацию SHOpM
в 5авар и тем самым предотвратить аварию.
Трансформационные периоды во всех типах систем характе-
ризуются снижением эффективности, надежности и безопасности.
Необходимо предусматривать возможность гетерохромного про-
текания трансформационных процессов в разных подсистемах,
так чтобы высокая стабильная надежность одних подсистем ком-
пенсировала, подстраховывала снижение надежности трансфор-
мирующихся подсистем.
Например в СЧМС при смене режимов работы машины (авто-
мата) необходимо добиваться повышенной надежности человека-
оператора. И, наоборот, в случае замены человека-оператора,
возникновения у него утомления, при его переучивании, «вра-
батывании» (например, после отпуска) недопустимы трансформа-
ции режимов работы управляемого оборудования. Снижение на-
дежности систем и возникновение аварий и катастроф может
объясняться тем, что параллельно могут происходить два про-
цесса трансформации: машин (ускорение научно-технического
прогресса, замена и модернизация оборудования, интенсификация
технологии) и людей (перестройка стиля мышления, руководства,
424
активизация критики, инициативы, даже борьбы с пьянством и
другими отрицательными моральными явлениями).
Теория безопасности СЧМС должна охватывать особенности
и общие черты динамики структур всех компонентов системы.
В этом смысле законы взаимной адаптации и трансформационная
теория динамики систем — это средства концептуального объеди-
нения моделей структурной динамики столь разнородных про-
цессов, как фазовые переходы в металлах, теплопередача при
смене пленочного кипения иа пузырьковое, фазы реагирования
живых организмов на сигналы среды, последовательное включение
разных физиологических механизмов прн быстром беге, процессы
автоматического управления, взаимодействие человека с ЭВМ,
обучение и интеллектуальное творчество индивида и коллектива,
перестройка психологии граждан, технологии и хозяйственного
механизма, биологическая эволюция, социально-экономическое
развитие общества и многих других. Именно такой единый мето-
дологический подход ко всем компонентам разнообразных СЧМС
может позволить решить проблему их безопасности.
Представляется необходимой разработка комплексной про-
граммы «Трансформации и безопасность систем» с участием многих
институтов АН СССР, министерств и ведомств.
17. При создании СЧМС должна прежде всего вырабаты-
ваться и наделяться абсолютным приоритетом на всех стадиях
разработки, проектирования, изготовления, освоения и эксплуа-
тации всеобъемлющая концепция безопасности системы, преду-
сматривающая комплекс социальных, организационных, психо-
логических, эргономических, инженерно-технических и юриди-
ческих мер по обеспечению безопасности системы.
Анализ деятельности операторов в ходе борьбы с авариями
показывает, что человек, специальным образом подготовленный
и обеспеченный информацией, состав, структура и динамика кото-
рой строго соответствуют психологическим и эргономическим
требованиям, учитывает закономерности трансформации состоя-
ний и стратегий деятельности человека при переходе от нормаль-
ного, монотонного к аварийному, быстропеременному процессу,
может спасти системы даже при возникновении тех опасных си-
туаций, которые проектировщики не приняли к рассмотрению
как маловероятные. Иначе говоря, оператор может при этих
условиях быть продолжателем, рационализатором дела проекти-
ровщиков и предпюствовавших ему операторов.
Таким образом, если проектировщики относятся к оператору,
его состояниям, задачам, реальным способностям внимательно,
заинтересованно, грамотно с системотехнической н эргономиче-
ской точек зрения, то оператор сможет во мцогих случаях испра-
вить ошибки, допущенные проектировщиками и обеспечить без-
опасность системы в критической ситуации. Нельзя впреДь до-
пускать фактический антагонизм между проектировщиками, игно-
рирующими потребности и естественные особенности поведения
425
операторов, и операторами, вносящими немало самодеятельных
рационализаций в систему управления и отображения информа-
ции, в которые вкрадываются и такие «усовершенствования»,
как отключение противоаварийных защит. Обеспечение высокой
безопасности систем должно быть делом единого мощного гибрид-
ного интеллекта ученых, проектировщиков и операторов.
Важнейшим же условием успешного функционирования гиб-
ридного интеллекта являются общие ответственность и престиж,
гибкая иерархия и связь (в том числе в виде телеконференций),
индивидуальная адаптация информации к тем участникам, кото-
рые непосредственно включены в системы, а таковыми являютси
прежде всего операторы.
Заключение
Постановка проблем исследования естественных (эволюционно
сложившихся) и искусственных (человеко-машинных, социотехни-
ческих) систем гибридного интеллекта вызвана острейшими по-
требностями современного развития нашей страны, человечества
в целом. Такие системы должны обеспечить надежные долгосроч-
ные прогнозы н всесторонне сбалансированные проекты в технике,
науке, развитии общества, международных отношениях. Осо-
бенно необходимы системы гибридного интеллекта для обеспече-
ния безопасности систем на всех стадиях их создания и эксплуа-
тации, для совершенствования образования, духовного и интел-
лектуального развития людей.
Постановка такой проблемы потребовала пересмотра и уточ-
нения многих понятий общей теории и методологии систем. Как
непременное условие жизнеспособности и гармоничности систем
введена категория взаимной адаптации, сформулированы соответ-
ствующие законы для произвольных, живых, смешанных (чело-
веко-машинных) систем, разработана трансформационная теория
обучения н структурной динамики систем.
11онятне «взаимная адаптация» существенно отличается от
традиционных для теории систем понятий взаимодействия, взаи-
мосвязи и др. С точки зрения введенного понятия и законов взаим-
ной адаптации определены понятия системы и сложной системы.
Любая совокупность объектов, процесс взаимной адаптации
между которыми н взаимной адаптации которых со средой (т. е.
их функционирование) может быть описан с помощью характе-
ристической кривой типа Qi = / (Fj), является системой с крите-
рием эффективности Qt и фактором эффективности
Если система может иметь несколько разных зависимостей
Qi = fi где — целое число (Z > 1), то данная система
является сложной, т. е. многоструктурной.
Если закон взаимной адаптации определяет основной признак
любой системы, а закон структур-стратегий выделяет среди них
сложные системы, то закон взаимной адаптации для живых систем
426
определяет их как системы, в которых протекают процессы взаим-
ной опережающей многоуровневой адаптации.
Наряду с другими отсюда следует гипотеза о наследовании
живыми системами ие строения как такового, во всех деталяк,
а структуры, т е. определенной закономерности процессов взаим-
ной адаптации компонентов системы между собой и системы
в целом с внешней средой. Выделенным уровням живых систем —
социальному, психологическому, физиологическому, биологиче-
скому, генетическому — могут быть найдены условные аналоги
в структурах искусственных, технических систем, которые яв-
лиются материализацией знаний, умений, навыков в целом —
структур-стратегий их разработчиков. В этом смысле мы рассма-
триваем диалог человека с ЭВМ как скрытый диалог его с созда-
телями ЭВМ, ее программно-математического обеспечения, баз
и банков данных, экспертных систем и т. д. Методологически
такой подход позволяет найти общий, единый язык для описания
процессов решения интеллектуальных задач разработчиками и
пользователями ЭВМ, организовать процесс их взаимной адап-
тации, единый интеллектуальный прогресс, обеспечить пользова-
телям (в том числе операторам, учащимся, студентам) целенаправ-
ленную, индивидуализированную помощь в снижении сложности
решения интеллектуальных задач.
Центральным вопросом в изучении процессов развития, функ-
ционирования всех систем является вопрос трансформации струк-
тур и стратегий систем. Сходные процессы трансформационного
типа обнаружены в самых различных системах—термодинами-
ческих, оптических, технических, физиологических, психологи-
ческих, в том числе интеллектуальных, социальных.
Общим признаком процессов трансформации структуры Sa
в структуру Sb при однонаправленном изменении фактора F
является временное снижение эффективности системы (в общем
случае — любого контролируемого параметра, являющегося функ-
цией фактора F). Предполагается постоянство состава компонен-
тов системы, при котором действует правило эквивалентности
интегральной эффективности системы
Н м пмх
Сжат -22 / Q dFi = const-
? =1 FJt ПИП
' Данное правило в корне противоречит одному из основопола-
гающих допущений общей теории систем, гласящему, что эффект
системы больше суммы эффектов составляющих ее компо-
нентов. В общем виде Ftj — это фактически ресурсы системы.
Правило эквивалентности интегральной эффективности утвер-
ждает, что системный эффект ие может превышать сумму эффектов
компонентов системы ни в конкретной ситуации (при определен-
ной структуре и заданном значении условий F)t ии в суммарном
427
выражении — по всем структурам S; (1= 1, ..., N), во всем ди-
апазоне значений фактора Ej для каждого критерия Fjt таш —
FJt тях и по всем факторам F (f3 - 1, ..., /И).
Невозможность превышения эффекта системы над суммой
эффектов вытекает из закона сохранения материи и энергии
Одиако следствие это далеко не всегда так очевидно, как, скажем,
для механических или термодинамических систем. Впрочем,
рассмотренный нами пример временного снижения плотности
теплового потока при неуклонном возрастании теплового потока
в случае трансформации пузырькового кипения в пленочное
свидетельствует о том, что трансформации структур и сами ха-
рактеристики структур типа (?г (Е;) могут во всех типах систем
обусловливать далеко не тривиальное соотношение между суммой
потенциалов компонентов и потенциалом системы.
Известно множество случаев, когда при недостаточном числе
компонентов искомый эффект системы вообще ие может быть
достигнут (достаточно вспомнить критическую массу делящихся
радиоактивных веществ, ниже которой невозможна цепная реак-
ция). В этом случае мы говорим о недоататочной сложности си-
стемы для возникновения требуемой структуры. Необходимо
заметить, что, строго говоря, нарушение правила постоянства
интегральной эффективности системы является надежным индика-
тором изменения состава компонентов системы (во всяком слу-
чае, нх суммарных материально-энергетических ресурсов).
С этой точки зрения особого внимания заслуживает обнару-
женное нами экспериментально явление гиперстабильности де-
ятельности оператора: при оптимальном числе воспринимаемых
приборов оператор меньше реагирует на изменения параметров
среды - уровня шума, освещенности, отпосительиого положения
человека за пультом (иначе говоря, конструкции пульта управле-
ния). Данное явление является парадоксальным, так как одно-
временно повышается эффективность деятельности и расширяется
диапазон условий, приемлемых для данной деятельности прн удов-
летворительной эффективности. Иначе говоря, возникает струк-
тура, которая одновременно и более специализирована, и более
универсальна, чем другие структуры (при других числах воспри-
нимаемых приборов).
При явлении гиперстабильности нарушается правило постоян-
ства интегральной эффективности системы. Это свидетельствует
о том, что при оптимальном числе воспринимаемых приборов
в деятельности человека-оператора суммарная активность ком-
понентов (органов, подсистем) деятельности больше, чем при
других числах приборов. Таким образом, информационное обеспе-
чение человека-оператора является важнейшим структурообра-
зующим фактором, активизирующим его состояние и деятель-
ность, Именно поэтому в книге особое внимание уделено психо-
логическим и эргономическим проблемам информатики, синтеза
и оптимизации систем отображения информации.. ~
428
Вместе с тем, в информационном обеспечении операторов, как
и во всех других случаях и явлениях — естественных и искус-
ственных, индивидуальных и социальных, — адаптация должна
быть не односторонней, а взаимной. Поэтому вместе с решением
проблем адаптации информационной техники к человеку необхо-
дима адаптация человека к технике, в частности, путем профес-
сионального обучения. В ходе обучения совершенствуются и транс-
формируют структуры деятельности, так что соответствующим
образом должны трансформировать и структуры информационных
систем для поддержания достаточного уровня взаимной адапти-
рован ности человека и техники и, следовательно, для достижения
высокой эффективности и безопасности систем в ходе социального
и научно-технического прогресса.
Прогресс в самом общем смысле — это процесс совершенство-
вания (эволюции) н трансформации структур систем, обеспечи-
вающий им удовлетворительную взаимную адаптированиость с не-
уклонно усложняющейся объективной средой. Для разработки
научных основ прогнозирования н управления прогрессом во
всех областях общественной жизни, науки, техники, производ-
ства, образования, культуры совершенно необходимо глубокое
проникновение в механизмы явлений трансформации структур
систем.
От успехов в разработке трансформационной теории динамики
систем зависит прогнозирование и управление научно-техническим
прогрессом, обеспечение безопасности энергетических, транспорт-
ных, технологических объектов, создание принципиально новых
по структуре систем, теорий, веществ, совершенствование про-
цессов обучения, а также решение многих других актуальных
задач.
В связи с этим мы считаем необходимой широкую и всесторон-
нюю всесоюзную и международную кооперацию самых различных
ученых и специалистов психологов, эргономистов, информа-
тиков, химиков, физиков, металлургов, машиноведов, энергети-
ков, разработчиков теории, методов и средств автоматического
управления и многих других в исследованиях и практическом
применения систем гибридного интеллекта и траисформациоииой
теории динамики систем.
Необходимо учитывать, что для живых систем, для человека,
общества всякая трансформация это вынужденная мера, не-
обходимая для того, чтобы выжить. Любая живая система, в том
числе человек, обладая определенной структурой, включая все
ее основные уровни (от социально-психологического до клеточно-
генетического), стремится обеспечить наилучшие условия для
раскрытия, функционирования н передачи своей структуры по-
следующим поколениям. Всякие непреодолимые изменения среды,
к которым живая система вынуждена в основном односторонне
адаптироваться, изменяя свою структуру, представляет опас-
ность. Таким образом, любое развитие, в том числе биологиче-
429
ская эволюция, исторический и яаучио-техиический прогресс —
это вынужденные реакции иа изменения среды. Живые системы
не проявляли бы активности, если бы нх структуры и внешняя
среда были идеально взаимно адаптированы Такое состояние
полной гармонии, счастья, точного копирования детьми своих
родителей и, следовательно, идеального согласия н единства
между генерациями возможно лишь теоретически Реальная среда
непрерывно изменяется, появляются новые биологические виды,
исчезают неприспособленные виды, особи, популяции, возникает
неравенство между людьми, вызывающее естественную зависть
и борьбу, неравномерное развитие народов, угрозы нападений,
захватов, истребления, наращивание технического и военного
потенциала, появляются различия в идеологии — все это по-
стоянно нарушает баланс, гармонию, приводит к неуклонному
увеличению сложности среды, окружения, систем, вновь и вновь
стимулирует процессы взаимной адаптации, в том числе развития,
эволюции, социальной и научно-технической динамики с ее фа-
зами восхождения и трансформационных спадов, из которых одни
живые системы по крутой траектории восходят иа гребень очеред-
ной волны прогресса, а другие живые системы — индивиды, виды,
биоценозы, пароды, страны, цивилизации — уходят в небытие.
Глубочайшую мысль высказал Ф. Энгельс — прогресс всегда
относителен, каждая система, изменяясь, в чем-то выигрывает,
а в чем-то проигрывает. Специализируясь, она повышает свою
эффективность в определенном, более узком диапазоне условий,
выход за пределы которого становится уже опасным. Так или
иначе, ио интегральная эффективность системы — по всем кри-
териям, факторам и диапазонам — остается постоянной при всех
вариантах ее структур, если неизменны ее интегральные ресурсы.
Ждет своих исследователей проблема взаимной адаптации
между людьми Стремясь сохранить и наиболее эффективно реали-
зовать свою индивидуальную структуру, человек добивается от
внешней среды, а следовательно, и от других людей желательных
для себя изменений в их собственных структурах, причем измене-
ний не только сиюминутных, но н с опережением, чтобы и в даль-
нейшем ие столкнуться с трудностями, необходимостью изме-
няться самому. В этом состоит суть, извечная притягательность
и опасность любой неограниченной власти — над природой, тех-
никой, другими людьми.
Все варианты процессов взаимной адаптации его с другими
людьми будут укладываться в диапазон между нулем н единицей.
Слева будет «император», не адаптирующийся ни к кому,
непреклонный во всех своих желаниях и решениях, требующий
от всех полного повиновения; справа будет «раб». Эти крайние
случаи представляют собой вырожденные варианты взаимной
адаптации, они приводят либо к огромному ущербу окружению—
людям, природе, технике, науке, либо к самоуничтожению че-
ловека как личности и даже биологического существа. Пагубность
430
и «императивных», и «рабских» тенденций давно очевидна и из
дальней, и из ближией истории человечества. Тем ие менее путь
к демократическим формам общения между людьми, законодатель-
ной и исполнительной власти, всех видов интеллектуальных
процессов в управлении, технике, науке труден и тернист.
Дело в том, что любой прогресс относителен. Демократиче-
ские формы интеллектуальной деятельности имеют преимущества
в более точном, полном, всеобъемлющем прогнозировании —
используется все эволюционно и исторически обусловленное
многообразие индивидуальных мироощущений, рефлексий, способ-
ностей, когнитивных и интеллектуальных стилей. Тем самым
адаптации общества со средой может быть придан тот самый
опережающий характер, который утверждается законом взаимной
опережающей многоуровневой адаптации как одно из важней-
ших условий существования и развития живых систем. Одиако
такая форма организации прогнозирования и принятия решений,
отличаясь высокой эффективностью по критериям точности и до-
стоверности, во многих случаях оказывается крайне неэффек-
тивной по критерию затрат времени, длительности принятия
решений. Запоздалое решение ие может быть верным — оно утра-
чивает преимущество своевременности, являющейся всегда сино-
нимом опережающего характера. Пытаясь найти самый лучший
выход из сложной ситуации, затянув дискуссию и оказавшись
перед несколькими альтернативными вариантами решений, выбор
из которых связан с учетом многих нюансов, можно дотянуть
возникшую аварию до взрыва атомного энергоблока, закончить
проект, когда в нем уже отпадет потребность, идеально согласовать
народнохозяйственный план к исходу пятилетки.
Одни из главных результатов инженерно-психологических
исследований деятельности операторов состоит в установлении
противоречия между скоростью и точностью принятия решений.
Демократа чес ки й путь поиска вариантов решен и й должен
сочетаться с волевым выбором из набора более эффективных
вариантов. В связи с этим мы считаем необходимым предусматри-
вать в системах гибридного интеллекта гибкие состав и иерархию.
Есть еще одна слабость у демократической формы решения
задач - разобщенность мнений. Плюрализм мнений и подходов
после выбора решения и принятия его в качестве закона должен
сменяться единством действий. В системах гибридного интеллекта
предусматривается такая форма выработки решений, когда оно
принимается каждым участником и исполнителем как его соб-
ственное.
Четкая реализация решения возможна только при многоуров-
невой синхронизации, общей согласованности действий и мораль-
но-психологическом единении живой системы, группы, общества.
Многоуровневая синхронизация и единство придает системе силу,
направленность материально-энергетических ресурсов, актив-
ности.
431
Если идеально правильное, оптимальное решение при запазды-
вании почти всегда превращается в ошибочное, то далеко не
оптимальное решение, но проводимое с большой убежденностью,
энергией, силой, может оказаться вполне эффективным — такие
решения приводят, как правило, к императивному достижению
взаимной адаптированности системы со средой за счет подавления,
ломки среды — природной, человеческой, технической.
Другое дело, что такие ситуативно выигрышные методы дос-
тижения собственных успехов исключительно за счет среды с точ-
ки зрения перспективы чаще всего оказываются пагубными. Из-
вестно, что все общественные режимы и технические системы
управления, имеющие низкую интеллектуальную основу прогно-
зирования н принятия решений и широкий круг безотказных
автоматических исполнителей, неминуемо обречены на гибель
и историческое осуждение.
Может сложиться впечатление, что выбор возможен лишь нз
двух альтернатив: либо точное, всеобъемлющее, демократическое,
но запоздалое н далеко неоднозначное, а потому слабо реализуе-
мое решение, либо случайное, волевое, бюроирэтическое, но
мощно и единообразно реализуемое решение с возможными ката-
строфическими последствиями. На самом деле возможен иной
выход. Ои состоит в развитии систем и процессов принятия демо-
кратических, дальновидных, опережающих решений за счет ши-
рокого применения адаптивных компьютерных средств коммуни-
кации и специальных методов организации совместной мысли-
тельной деятельности, определенное место средн которых займут
принципы синтеза систем гибридного интеллекта, которым посвя-
щены данная книга и тридцать лет предшествовавших ей размыш-
лений, экспериментов, проектов и интенсивных международных
контактов автора. Эти принципы присущи живой природе, они
безусловно сыграли огромную роль вэволюции животных, вбиоло-
гическом и социальном развитии человека. Они не новы, они
просто были «хорошо» забыты иа этапе становления и отчуждения
человека от биосферы. Настало время возродить, реализовать
и практически применить их в условиях компьютеризации и
информатизации общества. История повторяется, но уже на
новом диалектическом витке развития: люди, ушедшие из при-
родного гибридного интеллекта, должны прийти к еще более
мощному, комбинированному — естественному н компьютерному
гибридному интеллекту, многократно усиленному с помощью но-
вых информационных включений.
Колебательные, волнообразные процессы характерны для всех
развивающихся объектов. Однако до сих пор между биоритмами
человека, процессами его интеллектуального развития, колеба-
ниями экономических показателей в ходе общественного про-
гресса, биологическими «волнами жизни», отражающими колеба-
ния численности популяций животных, в также волнообразными
процессами автоматического управления технологическими объек-
432
тами чаще проводят качественные различия, нежели ищут общие
закономерности. Специфика предложенного в книге подхода
состоит в том, что цикл динамики развития любой системы рас-
сматривается как процесс формирования структур и их взаимо-
переходов, трансформаций, что позволяет выявить общие законы
и создать трансформационную теорию волнообразной динамики
развития систем, включая человека, природу, техвику и обще-
ственный прогресс. Такой подход полезен для анализа и прогно-
зирования динамики социального и научно-технического про-
гресса.
В работе дан лишь краткий набросок, канва, программа раз-
работки трансформационной теории волнообразных процессов
динамики прогресса. Автор иадеетси, однако, что методы анализа
и прогнозирования трансформационных процессов будут практи-
чески полезны читателям во многих жизненных ситуациях —
общественных, производственных, научных, личных.
Для выявления природы возникновения волн в развитии
общества использован анализ волн в индивидуальном развитии,
обучении человека. Такая аналогия имеет глубокую объективную
основу; каждый индивид в своем развитии в определенной степени
отражает прогресс общества, а развитие общества, государства —
это глобальная равнодействующая развития регионов, отраслей,
народов, сообществ и, в конечном счете, индивидов. Поэтому,
изучив волны в индивидуальном развитии, мы можем многое по-
нять в происхождении воли общественного и научно-технического
прогресса.
Прогресс человечества, как и эволюция живой природы, —
это процесс развития форм и средств взаимной адаптации с не-
уклонно усложняющейся средой. Прогресс человечества — это
классический пример сложной системы с разветвленной сетью
обратных связен. Связей необозримое множество, отчего и разви-
тие носит необратимый характер.
Одновременно с возникновением глобальных, общечеловече-
ских проблем, требующих объединения усилий всех землин,
усложнение проблем, возникающих перед сообществами всех
уровней, перед человеком, приводит к поиску способов их упро-
щения путем разделения на ряд более простых задач и одновре-
менно к поиску достаточно мощных средств решения за счет
объединения усилий людей, для которых эти проблемы сходны,
едины.
Тенденция к делению государственных и общечеловеческих
проблем иа более простые и частные является диалектически
и единой, и противоположной по отношению к тенденции глобали-
зации усложняющихся проблем.
В современных условиях особенно важно усиливать способ-
ности государства организовать всеобщее наиболее эффективное
и справедливое решение назревающих сложных проблем. Важно
показать людям, что наряду с декомпозицией проблем, подменой
433
их частными задачами, индивидуализацией решений необходимо
совместное решение перспективных глобальных проблем. Частные
задачи нередко камуфлируют общегосударственные проблемы,
отвлекают от их решения, что ведет к потере драгоценного вре-
мени и неконтролируемому усложнению проблем. Так что в даль-
нейшем, даже при условии их глубокого осознания, концентрации
всех сил они могут стать неразрешимыми.
Националистические, региональные, групповые стремления
ко всем и всяческим размежеваниям, отделениям и обособлениям
и т. п., проявившиеся особенно явственно в последнее время,
являются запоздалой, а потому неадекватной реакцией па удуша-
ющую командно-административную систему, против засилья ко-
торой перестройка направлена в первую очередь.
Командно-административная система — это система одно-
сторонней адаптации нижестоящих к вышестоящим. Самый «верх-
ний» достигает наибольшей свободы, он может нн к кому пе под-
страиваться, оставаться самим собой, он волен в принятии реше-
ний, насколько это позволяют объективные условия, игнорируя
желания и потребности окружающих.
Поскольку в такой системе человеку ие позволены никакие
возражения воле «верхнего», то все общество - от самого «верх-
него» до всех самых «нижних» — пропускает сиги алы-команды
быстро и без всяких искажений. Общество не оказывает сопро-
тивления никаким пожеланиям, указаниям, приказам «верхнего».
Иначе говоря, общество в условиях командно-административной
системы обладает свойством «сверхпроводимости».
Именно в этом заключается механизм влияния на общество
мельчайших нюансов психологии, взглядов, оценок, даже болез-
ненных состояний «верхнего».
Командно-административная система — это антипод все-
общей интеллектуальной демократии. Если в условиях подлинной
демократии активизируются интеллекты всех граждан и они
вовлекаются в общее, совместное принятие решений, то командно-
административная система игнорирует интеллектуальные воз-
можности всех граждан и абсолютизирует таковые всего лишь
одного человека «верхнего».
Ущерб очевиден, но дело еще и в том, что «верхний», будучи
свободен от необходимости взаимно адаптироваться с окружа-
ющими, утрачивает способность адекватно отражать объективную
реальность: кажущееся ему всесильным, судьбоносным желаемое
он принимает за действительное. Но неминуемые ошибки инди-
видуального (а не всеобщего, гибридного) прогноза, решения,
даже при условии безропотной, синхронной его реализации всеми
гражданами, оказываются для общества роковыми.
Уникальные свойства сверхпроводимости командно-админи-
стративной системы основаны на порожденных ею двухпозицион-
ных автоматах-исполнителях из-за отсутствия каких бы то нн
было колебаний. Творческий человек с его сомнениями, интеллек-
434
туальными поисками, самоуважением чужд такой системе, ибо
он лишает ее сильнейших свойств — сверхпроводимости, синхрон-
ности исполнения.
Но ведь только ищущий, сомневающийся творческий человек
в содружестве с ему подобными способен прогнозировать сложную,
отнюдь не монотонную динамику общественного и научно-техни-
ческого прогресса.
В современных условиях особенно четко проявляется необхо-
димость совместного, коллективного, демократического, нового
мышления. Таким формам интеллектуальной деятельности, уси-
ленной современной информационно-вычислительной техникой,
следует учить каждого индивида и общество в целом. В связи
с этим мы придаем особое научное, общественное, общегосудар-
ственное значение разработке проблем гибридного интеллекта
и созданию трансформационной теории волнообразных процессов
в сложных системах, к которым, в частности, относятся н индивид,
и общество.
Длительный опыт работы автора в области психологических
проблем научно-технического прогресса, эргономики, проекти-
рования человеко-машинных систем автоматизированного управ-
ления, организации труда и обучения привел к осознанию необ-
ходимости и возможности поиска фундаментальных законов и тео-
рии взаимной адаптации, трансформационной динамики структур
сложных развивающихся систем.
Термин «взаимная адаптация», введенный автором пятнадцать
лет назад, находит быстрое распространение в современной науке.
Например, взаимная психологическая адаптация обозначает един-
ство аккомодации (усвоения правил среды, «уподобления» ей)
и ассимиляции («уподобления» себе, преобразования ереды).
Эти явления отражаются, в частности, в адаптивной и одновре-
менно адаптирующей активности личности, любой живой системы.
Понятие «взаимная адаптация» в отличие от понятий «взаимо-
действия» и «связи» означает особые изменения объектов, системы,
среды, в том числе и происходящие в отсутствие взаимодействия:
например, обучение человека-оператора и проектирование машин,
с которыми в дальнейшем ои должен работать.
На основе законов взаимной адаптации выведен и проанали-
зирован ряд фундаментальных понятий и категорий, таких как
структура системы (в частности, деятельности), ее стратегия,
сложность, эффективность, активность, критерии и факторы слож-
ности, синхронизация, обучение, эволюция, трансформация, пси-
хологические показатели, критерии и факторы сложности деятель-
ности, психологические функции, механизмы и стратегия деятель-
ности. Например, структура системы — это определенная законо-
мерность процесса взаимной адаптации ее внутренних
компонентов. Конкретная реализация структуры системы в про-
цессе ее взаимной адаптации е внешней средой называется состо-
янием системы. Внешнее, функциональное проявление закономер-
435
ности пропессов взаимной адаптации внутренних компонентов
системы, т. е. ее структуры, в ходе взаимной адаптации системы
с внешней средой называется стратегией системы.
Важнейший признак живой системы: наличие процессов вза-
имной опережающей многоуровневой адаптации — внутренней
и внешней. Причем процессы направлены иа взаимную опережа-
ющую многоуровневую адаптацию компонентов между собой
и системы в целом с внешней средой. Если изменяется внешняя
среда, то изменяются и процессы взаимной адаптации со средой.
При этом система начинает формирование прогноза, на основе
которого осуществляется опережающее выполнение процесса вза-
имной многоуровневой адаптации между компоиеитами, изме-
няются общие структура и стратегия, так что новые структура
и стратегия системы обеспечивают ей выживание в условиях,
неприемлемых при прежних структуре и стратегии.
Определяя в том нли ином случае конкретную структуру живой
системы и выделяя в ией различные уровни, мы не изолируем
уровни друг от друга, не отрезаем, например, психологию живой
системы от ее физиологии, а, напротив, подчеркиваем, что психо-
логический уровень взаимодействует со всеми другими уровнями:
социальным, физиологическим, биологическим и генетическим.
Нет жесткой, однозначной иерархии уровней регуляции суще-
ствования н развития живых систем, иначе говоря, иерархии
процессов взаимной опережающей многоуровневой адаптации,
в которых живые системы участвуют. Ведущее положение могут
занимать различные уровни, что определяется конкретным про-
теканием и прогнозируемой динамикой процессов взаимной адап-
тации живой системы (внешних и внутренних).
Динамика процессов взаимной адаптации наиболее суще-
ственно обусловливается изменением взаимоотношений между
живыми системами (индивидами, популяциями, видами, биоцено-
зами). В этом случае ведущее значение может приобрести социаль-
ный уровень регуляции, который далее через другие уровни при
соответствующих условиях может вызвать генетические сдвиги.
Исследования Д. К. Беляева в области стрессовых факторов
эволюции позволили объяснить высокие темпы биологического
стресса млекопитающих, особенно человека. Стало ясно, что
психологические факторы, в том числе, скажем, неблагоприятный
прогноз изменений условий жизни, даже когда они еще физиоло-
гически не воздействуют, через стресс могут изменить н физиоло-
гию, и биологию животных и даже привести к изменению частоты
мутаций. Следовательно, биологическое развитие нельзя пред-
ставлять как однонаправленное повышение сложности организмов
животных. Если животное со сложным организмом испытывает
стресс, то мутации приведут к упрощению его структуры, которое
затем закрепляется естественным отбором иа определенный период.
Возможна дальнейшая новая трансформация организма в более
сложную структуру, если она окажется необходимым условием
436
биологического развития и выживания.
Исследования Д. К- Беляева позволили автору распростра-
нить разработанную ранее для решения проблем взаимодействия
человека с техникой концепцию взаимной адаптации иа процессы
развития живых систем, сформулировать закон взаимной адап-
тации для этих систем. Именно осознание важности психологи-
ческого анализа процессов совместного прогнозирования в при-
роде и обществе и моделирование этих процессов в системах
«человек—машина» привели автора к формулированию фундамен-
тальной проблемы и понятия «гибридный интеллект».
В смысле совместного прогнозирования, координации, распре-
деления функций при реализации прогноза социальный уровень
регуляции процессов взаимной адаптации, видимо, является
всеобщим, характерным для всех живых систем, начиная с группы
клеток многоклеточного организма или популяции одноклеточных
и кончая биосферой. Естественно, что в системах разных уровней
характер и структура прогнозов, процессов их формирования
и реализации качественно различаются.
В целом возможности живой системы взаимно адаптироваться
с внешней средой определяются ее способностью прогнозировать
(интеллектуальный фактор), активностью (энергетический фактор)
и ее пластичностью — запасом и взаимозаменяемостью стратегий
(стратегиальиый фактор).
Максимальное сосредоточение на взаимной адаптации вну-
тренних компонентов живой системы крайне сужает диапазон
внешних условий, в котором система может успешно адаптиро-
ваться. Иначе говоря, чем гармоничней, совершенней, эффектив-
ней система в данных условиях, тем меньше у иее возможностей
сохраниться и выжить при существенном измеиении внешних
условий. Однако сформулированный в книге закон структур-
стратегий утверждает: каждая сложная система может быть реа-
лизована в виде различных структур со специфическими законо-
мерностями влияния среды иа ее эффективность и безопасность.
Закономерности такого влияния среды изображаются в виде
особых дли каждой структуры характеристических кривых. Ана-
лиз таких кривых привел к формулированию закона трансформа-
ций. Показано, что общее для структур состояние системы отобра-
жается в виде точек пересечения характеристических кривых.
Главное следствие закона трансформаций состоит в том, что если
система, имеющая определенную структуру, достигла стабильного
максимума своей эффективности при данной структуре, то повы-
сить эффективность системы можно, только изменив ее структуру;
но переход возможен лишь через любое общее состояние для струк-
тур, эффективность системы в котором ниже, чем в максимуме
имеющейся структуры. Иначе говоря, прн переходе на другую
структуру, в том числе и существенно более перспективную по
возможному при ней максимуму эффективности, возникает тенден-
ция снижения эффективности на период, необходимый для транс-
437
формации старой структуры на новую. С такой тенденцией надо
либо активно бороться, для чего требуются значительные допол-
нительные ресурсы, либо смириться как с объективной закономер-
ностью. Основанная иа этом законе трансформационная теория
обучения, развития, динамики систем значительно расширяет
возможности анализа закономерностей и прогнозирования инди-
видуального развития н общественного прогресса
Эта теория поначалу предлагалась автором исключительно
для анализа закономерностей оптимального планирования и упра-
вления процессами обучения операторов и других специалистов
в ходе научно-технического прогресса.
Однако накапливались данные о том, что предсказанные иа
основе этой теории теоретически и обнаруженные в экспериментах
с операторами волнообразные криаые обучения, а также общий
метод построения кривых адаптационной динамики иа основе
трансформационной теории подтверждаются во многих областях.
Причем стало ясно, что оии отражают ие только динамику эффек-
тивности при обучении, но и динамику прогресса в науке, технике
н обществе.
Трансформационная теория адаптационной динамики носит
общий и абстрактный характер: она дает методологию взаимосвя-
занного анализа функций, структур н стратегий, построения
характеристических кривых, описывающих разные стратегии и
структуры систем. Далее теория показывает, как на основе харак-
теристических кривых, описывающих статические свойства стра-
тегий, можно определить главные элементы динамических кривых
обучения (познавательного прогресса, адаптации), в том числе
их эволюционные н трансформационные фазы
На этой основе можно решать, например, вопросы выбора
оптимальной последовательности и траектории стратегий для
достижения теоретического максимума эффективности деятель-
ности за минимальное время При этом можно предсказывать
глубину временного снижения эффективности труда (илн произ-
водства) прн перестройке приемов труда (организации, техно-
логии).
Выигрыш от трансформаций в области технологии опреде-
ляется тем, что экспериментируют и терпят наибольшие убытки
творцы-одиночки, а когда глубокий спад эффективности, знамену-
ющий собой период наибольших трудностей, ими преодолей и
эффективность нововведения стала очевидной, тогда к ним при-
соединяются массы Эволюцию и трансформации можно наблюдать
в процессе возникновения и развития научных школ н направле-
ний К какому направлению следует примкнуть молодому ученому,
чтобы наиболее быстро добиться успеха: зарождающемуся —
взбирающемуся иа горб, бурио развивающемуся — быстро скаты-
вающемуся под уклон эволюции, ио далекому от признания, или
может быть влиться в известную школу, достигшую желанного
совершенства — плато надежных, стабильных, признанных все-
438
мирно результатов?
Вопрос очень непростой, а возник он как результат неожидан-
ного обнаружения низкой творческой результативности молодых
ученых, прошедших в вузе школу крупнейших авторитетов —
руководителей, наиболее уважаемых, а потому часто уже достиг-
ших своего плато, научных направлений. Лишь немногие, наи-
более творчески одаренные личности в состоянии преодолеть
инерцию движения по горизонтальному плато, вслед за главой
признанного и детально разработанного научного направления
Такое направление обладает мощными агитационными воз-
можностями и притягательными свойствами. Дело в том, что
когда научная парадигма сформирована и школа уже вышла на
плато, исчерпав фактически запас творческого развития, ее тео-
ретическая основа к этому моменту приобретает законченную,
убедительную, стройную, даже эстетически изящную форму,
обрастает массой интересных фактов, доходчиво пересказывается
талантливыми педагогами и популяризаторами. Все эти качества
привлекают молодых людей и делают процесс обучения в вузе
интересным и легким: лекции убедительны, доказательства не-
опровержимы, учебники подробны и понятны. Познание хорошо
разработанных теорий субъективно воспринимается обучаемым
как творческий процесс. Зато после обучения молодые специ-
алисты оказываются, напротив, в весьма нетворческой атмо-
сфере: им остается лишь в деталях дорабатывать господству-
ющую парадигму — систему досконально разработанных априор-
ных стратегий К новым начинаниям они не готовы — дело не
столько в недостатке знаний вообще, сколько в избытке знаний,
касающихся одной парадигмы, внутренней уверенности в ее
незыблемости, превосходстве. Привитая юношам авторитетами
любовь к парадигме играет роль непроницаемых шор. Возникает
парадокс: интересно в учении — скучно в самостоятельных иссле-
дованиях. В отличие от этого новая научная стратегии, еще
только взбирающаяся на горб — пик максимальных трудностей
в ее становлении, — трудна в усвоении, однако очень нуждается
в притоке молодых сил и может обеспечить им дальнейший не-
обозримый творческий простор В решении этих проблем —
огромный резерв совершенствования высшего образования, вы-
хода его из возникшего кризиса
Анализ динамики познавательных процессов в науке, в том
числе выявление эволюций, плато и трансформаций в разных
научных направлениях-стратегиях, позволит более рационально
организовать ориентацию и обучение молодых ученых.
Обучение — это не что иное, как процесс выработки стратегий
деятельности, адаптации человека к технике, к коллегам по
работе, к тем условиям, которые его ожидают в будущей профес-
сиональной деятельности. Однако проектирование орудий труда —
это не что иное, как процесс адаптации техники к тем людям,
которые будут ею управлять. Успеха при создании и освоении
439
системы управлении, станка, обрабатывающего центра автомо-
биля, даже кухонного комбайна можно добиться только при
условии, что человек и техника будут взаимно приспособлены,
адаптированы. Здесь, как и везде, действует всеобщий закон
взаимной адаптации.
Если процессы взаимной адаптации компонентов системы под-
чиняются единой закономерности, то оии приводят к формирова-
нию определенной структуры системы. Смена закономерностей
взаимной адаптации означает трансформацию одной структуры
системы в другую, и тем быстрее и целеустремленнее, чем мощнее
гибридный интеллект, управляющий трансформацией системы.
При этом обязательно возникает волна в динамике эффективности
системы, в том числе общества. Волна, которая может вознести
общество к новым высотам прогресса, тем ие менее обязательно
начинается с впадины.
Путь к успешному решению всего комплекса проблем, которые
ставит современный период, состоит в углублении интеграции
общественных, естественных и технических наук на основе иссле-
дования различных аспектов материального единства мира, при-
родных и социальных явлений, структуры и развития сложных
систем, прежде всего биологических, социальных, технических,
политических.
Необходима многоуровневая система разнотипных моделей
прогресса, позволяющих посмотреть иа это сложное явление со
всех сторон, чтобы полно н достоверно представить его, понять,
а следовательно, правильно спланировать его и успешно управ-
лять им.
С точки зрения предложенной нами трансформационной теории
динамики систем наиболее трудные периоды прогнозирования
являются примерами этапов трансформации структур, типичных
для всех развивающихся, динамичных социальных, психологи-
ческих, физиологических, биологических, а также физических,
химических, инженерно-технических систем и процессов. Ярко
выраженными процессами трансформационных структур и спо-
собов функционирования (стратегий) систем являются револю-
ционные смеиы общественно-экономических формаций, экономи-
ческие кризисы, перестройка систем общего и специального обра-
зования, формирование нового типа личности, закалка и трени-
роака спортсменов, возрастные изменения организма, формиро-
вание новых видов и биоценозов в ходе биологической эволюции,
погодно-климатические сдвиги, формирование и преобразование
кристаллов, фазовые переходы в кристаллических веществах,
термодинамике, сплавах металлов, в объектах управления, в хи-
мических реакциях, модернизация технологического оборудова-
ния, переналадка гибких автоматизированных производств, робо-
тов и многие др. Поскольку общество является сложнейшей
социотехиической системой, разработка теории его прогресса,
исследование закономерностей, прогнозирование и управление
440
научно-техническим прогрессом должны основываться на синтезе
научных знаний о трансформациях во всех типах более частных
систем н объектов.
Для всестороннего учета человеческих факторов ускорения
прогресса особое значение имеет изучение процессов трансформа-
ции личности, формирования новых ценностных установок, сте-
реотипов, взаимоотношений между людьми и новой техникой,
отношений в обществе в целом.
Анализ явлений трансформационной динамики структур мно-
гих систем в сопоставлении с данными о динамике экономики
европейских стран в эпоху буржуазных революций, капиталисти-
ческих стран в периоды, предшествующие экономическим кри-
зисам и следующие за ними, дает возможность представить общий
характер изменений показателей общественного производства
в периоды трансформации структуры экономики.
Обобщенная модель динамики социально-экономических струк-
тур может быть описана следующим образом: быстрый подъем
производства на начальном этапе развития каждой иовой, но уже
вполне сложившейся общественно-экономической формации или
варианта структуры ее экономики, последующее замедление
темпов роста, когда исчерпываются резервы совершенствования
структуры, затем спад, связанный с тем, что старая структура
становится неадекватной объективно усложнившимся условиям
и задачам, и приводящий к возникновению кризиса; далее следуют
качественные преобразования, в ходе которых происходит транс-
формация структуры общества и его экономики, сопровожда-
ющаяся временным спадом и последующим ускоряющимся подъ-
емом эффективности общественного производства н уровня жизни
людей.
Динамика структур всех систем — природных, общественных,
технических подчиняется закону трансформационного спада, кото-
рый можно сформулировать следующим образом: «Если система
при существующей структуре достигла максимума какого-либо
показателя, то его дальнейшее повышение возможно лишь при
условии смены структуры системы, переход к которой связан
при прочих равных условиях с обязательным временным сниже-
нием данного показателя». Этот закон лежит в основе возникнове-
ния волн в развитии всех сложных систем, в том числе воли про-
гресса общества.
Этот всеобщий закон должен учитываться при создании моде-
лей, позволяющих прогнозировать варианты развития общества,
иаукн, техники, культуры, каждого индивида.
Список литературы
I. Автоматизация управления в системе просвещевяяУПод ред. Ф. И. Пере-
гудова. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1984. 264 с.
(2^» Анохин П. К. Опережающее отражение действительности/УВопросы
философии. 1967. № 7. С. 97—111.
ГЗ?. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию
обучения: Пер. с англ. М.: Мир, 1969. 488 с.
,4.) Афанасьев В. Г. Мир живого: системность, эволюция и управление.
М.; Политиздат, 1986. 336 с.
5. Афанасьев В. Н., Данилина А. Н. Алгоритмическое конструирование
системы управления с неполной информацией. М.: МИЭМ 1985. 96 с.
6. Ахутин В. М. Адаптивные биотехнические системы/УПсихологические
проблемы взаимной адаптации человека и машины в системах уцравления/Под
ред. Б. Ф. Ломова и В. Ф. Венды. М.: Наука, 1980. С. 42—65.
ТУ) Беляев Д. К- Некоторые генетико-эволюционные проблемы стресса и
стрессируемостк/УВестник АМН СССР. 1979. № 7. С. 9—14.
(8^) Бехтерев В. М. Иэ"браиные произведения. М., 1954 , 360 с.
(j^) Бодалев А. А. Психология личности. М.: Изд-во МГУ, 1988. 188 с.
10. Боумен Д. Графическое представление информации: Пер. с англ.; Под
ред. В. Ф. Венды. М.: Мир, 1971. 280 с.
!Т? 1 Брушливский А. В. Мышление и прогнозирование. М.: Наука, 1977. 264 с.
12. Васин М. Д. Гибридный иктеллектУУПравда. 1986. 30 января.
13. Введение в эргономику/'Г. М. Зараковский, Б. А. Королев, В. И. Медве-
дев, П. Я. Шлаен. М.; Советское радио, 1974. 352 с.
14. Венда В. Ф. Видеотерминалы в информационном взаимодействии. М.:
Энергия, 1980. 198 с.
Cl5^ Венда В. Ф. Волны прогресса. М.: Знание, 1989. 64 с.
16. Венда В. Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения ин-
формации. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1982. 400 с.
17. Венда В. Ф. Методологические проблемы адаптивного информационного
взаимодействия/’/Инженерная психология. М.: Наука, 1977, С. 55 -66.
18. Венда В. Ф. О законе взаимной адаптации человека и машиныУУВестник
АН СССР. 1985. .4 I. С. 39—49.
Венда В. Ф. Перспективы и инженерно-психологические проблемы по-
строения систем <гибридного интеллекта>УУСемантические вопросы искусственного
интеллекта. Киев: Знание, 1977- С. 27 —30.
442
20. Венда В. Ф. Состояние и перспективы развития психологической теории
обучения оператаров//Пснхологический журнал. 1980. № 4. С. 36—57.
21. Венда В. Ф. Сотрудничество стран — членов СЭВ в области инженерной
психологни//Психологический журнал. 1980. № 5. С. 89 94.
22. Венда В. ф. Средства отображения информации. Эргономические иссле-
дования и художественное конструирование. М.: Энергия, 1969. 304 с.
23. Вейда В. Ф., Зазыкин В. Г. О стабильности систем <человек—машина»//
Психологический журнал. 1983, № 5. С. 82 -96.
24. Венда В. Ф., Нафтульев А. И., Рубахин В. Ф. Организация труда опе-
раторов (инженерно-психологические аспекты). М.: Экономика, 1978. 242 с.
25. Венда В. Ф., Санников А. И., Танаев В. П. Информационное взаимодей-
ствие операторов при групповом решении аадач/Леория и эксперимент в анализе
труда, операторов. М.: Наука, 1983. С. 121 —137.
(2б ) Вернадский В. И. Биосфера. Л.: Научное химико-техническое изд-во,
1926^)46 с.
(27 ) Вернадский В. И. О полиморфизме как общем свойстве материи. М.:
Изд?~МГУ, 1891. 18 с.
28. Вудсон Д., Коновер У. Справочник по инженерной психологии для
инженеров и художников-конструкторов: Пер. с англ.; Под ред. В. Ф. Венды.
М. • Мир, 1968. 480 с.
(М) Генов Ф. Психология управления: Пер. с болг.; Под ред. В. Ф. Венды
и Б?ф. Ломова. М.: Прогресс, 1983. 360 с.
30. Кубинский А. И., Евграфов В. Г. Эргономическое проектирование судо-
вых систем управления. Л.. Судостроение, 1977. 260 с.
Сш Дарвин Ч. Жизнь и письма. Собр. соч. СПб, 1909. Т. 8. 414 с.
и2у Дарвин Ч. Полное собрание сочинений в 4-х томах. М.—Л.: Госиздат,
!935ГХ 2-620
(33 ) Джонс Дж. К. Методы проектирования; Пер. с англ.; Под ред.
В. Ф^Венды и В. М. Мунипова. М.. Мир, 1986. 492 с.
(34 ) Дмитрук М. А. На пути к гибридному интеллекту//Природа и человек.
1986Г№ 8. С. 33 ,37.
35. Дьяков А. Ф. Критические аспекты обучения и тренировки оперативного
персонала//Электрические станции. 1987. Ns II. С. 26—29.
36. Дьяков А. Ф. Концепция целеустремленной системы управления энерго-
обт»ектом//Электричество. 1988. Ns 9. С. 1—9.
37. Дьяков А. Ф., Венда В. Ф., Магазаник Я. М. Методические рекомен-
дации по обучению и тренажерам для операторов ТЭС н АЭС. Красноярск; Крас-
ноярскэнерго, 1985. 56 с.
(38 ) Емельянов С. В. Анализ конаретяых ситуаций принятия решений в орга-
низациях. М.: Изд-во Международн. НИИ проблем управления, 1987. 241 с.
39) Емельянов С. В. Системы автоматического управления с переменной
структурой. М.: Наука, 1967. 3,35 с.
40. Еременко В. А. Теория и методы адаптации атомных энергетических
установок. Киев: Наукова думка, 1985. 312 с.
41. Емельянов С. В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия
решений. М.-. Знание, 1985. 32 с.
42. Жуков-Вережников И. Н, и др. О роли случайности в биологической
эволюции//Вопросы философии. 1976. № 9. С. 65—71.
4,3 . Завадский К. М,, Колчинекий Э. И. Эволюция эволюции. Л.: Наука,
1977. 2.36 с
44. Зараковскнй Г. М., Павлов В. В. Закономерности функционирования
эрратических систем. М.: Радио и связь, 1987. 232 с.
45. Зинченко В. П., Коваленко Г. Г., Муннпов В. М. Возможности человека
и новая техника//Коммунист. 1986. № 9. С. 68 -81.
46. Зинченко В. П.. Муннпов В. М. Основы эргономики. М.: Изд-во МГУ,
1979. 344 с.
47. Инженерная психология: теория, методология, практическое примене-
ние/Под ред. Б. Ф. Ломова, В. Ф. Венды, В. Ф. Рубахина. М.: Наука, 197/. 280 с.
48. Информация об аварии на Чернобыльской АЭС и ее последствиях, под-
готовленная для МАГАТЭ//Атомная энергия. Т. 61. Вып. 5, ноябрь 1986.
С. 301—320.
443
49. Климов Е. А. Психология труда. М.: Изд-во МГУ, 1987. 240 с.
50. Крылов А. А., Суходольский Г. В., Никифоров Г. С. Методология иссле-
дований по инженерной психологии и психологии труда. Л.: Изд-во ЛГУ 1974
248 с.
51. Леонтьев А. Н. Деятельность, сознание, личность. М.: Политиздат
1973. 304 с.
52. Ломов Б. Ф. Методологические и теоретические проблемы психология.
М.: Наука. 1984. 440 с.
53. Майр Э. Популяции, вида и эволюция. М.: Мир, 1974. 460 с.
54. Малашннин И. И., Сидорова И. И. Тренажеры дли операторов АЭС.
М.: Атомиздат, 1979. 120 с.
55. Методология инженерной психологии, психологии труда и управле-
ния/Под ред. Б. Ф. Ломова, В. Ф. Венды. М.: Наука, 1981. 320 с.
56. Муяипов В. М. Современное состояние и перспективы развития эргоно-
мики. М.: ВНИИ технической эстетики, 1987. 120 с.
57. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах.
М.: Мир, 1979. 470 с.
58. Ошанин Д. А., Венда В. Ф. О некоторых путях повышения эффективности
операторского труда в системах человек и автомат//Воиросы психологии. 1962.
№ 3. С. 42-63.
59. Павлов В. В. Начала теории эргатических систем. Киев: Наукова думка,
1975. 290 с.
60. Перегудов Ф. И. Основы системного проектирования АСУ организа-
ционными комплексами. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1984. 178 с.
61. Петровский А. В., Шпалинскнй В. В., Оботурова И. А. Психологиче-
ская теория коллектива. М.: Педагогика, 1979. 240 с.
62. Поспелов Г. С. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных
программ. М.: Наука, 1985. 422 с.
63. Поспелов Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект. Прикладные
аспекты. М.: Знание, 1985. 162 с.
64. Поспелов Д. А., Варшавский С. В. Оркестр играет без дирижера. М.:
Наука, 1986. 185 с.
65. Прангишвили И. В. Компьютерные информационные сети связи и эксперт-
ные системы//! !риборы и системы управления. 1988. № 6. С. 13--16.
66. Пригожин И., Стенгере И. Порядок из хаоса. М.: Прогресс, 1986. 210 с.
67. Психологические проблемы взаимной адаптации человека и машины
в системах управления/Сб. под ред. В. Ф. Венды, JO. М. Забродина, Б. Ф. Ло-
мова. М.: Наука, 1980. 240 с.
68. СавельевА. Я. Теория цифровых автоматов. М.гВысшая школа, 1988.296с.
69. Самарский А. А. Математическое моделирование. Процессы в сложных
экономических и экологических системах. М.: Наука, 1986. 294 с.
70. Симонов П. В. Три фазы в реакциях организма на возрастающий стимул.
М.: Изд-во АН СССР, 1962. 240 с.
71. Симонов П. В. Эмоциональный мозг. М.: Наука, 1981. 212 с.
72. Смирнов И. Н. Эволюция живой природы как диалектический процесс.
М.: Мысль, 1975. 164 с.
73. Суходольский Г. В. Структурно-алгоритмический анализ и синтез дея-
тельности. Л.: Изд. ЛГУ, 1976. 392 с.
74. Теория и эксперимент в анализе труда операторов/Под ред. В. Ф. Венды,
В. А. Вавилова. М., 1983. 314 с.
75. Фокин Ю. Г. Оператор-технические средства: обеспечение надежности.
М.: Воениздат, 1985. 292 с.
76. Фролов И. Т. Генетика и диалектика. М.: Наука, 1968 . 360 с.
77. Фролов И. Т.. Пастушный С. А. Менделизм и философские проблемы
современной генетики. М.: Наука, 1976. 270 с.
78. Фролов К. В. Речь на XXVII съезде КПСС/Правда. 1986. 4 марта.
79. Фролов К. В., Дьяков А. Ф., Венда В. Ф. Проблемы трансформационной
динамики эргономических систем//Теплоэнергетика. 1989. Ns 2. С. 35 -46.
444
80. Фролов К. В., Дьяков А. Ф., Венда В. Ф. Эргономические н психологи-
ческие факторы надежности энергетических объектовУУЭлектричество. 1989.
81. Хаккер В. Инженерная психология и психология труда: Пер. с нем;
Под ред. В. ф. Венды и А. А. Крылова. М.: Машиностроение. 1985. 382 с.
82. Хасимото К. Работа головного мозга и возникновение ошибок в выпол-
нении операцийУУАиалитнческое руководство общества безопасной эргономики,
1979 (на японск. яз.). С. 121-136.
83. Хилл Д. Наука и искусство проектирования: Пер. с англ.; Под ред.
В. Ф. Венды. М.: Мир, 1971. 242 с.
84. Чернышев А. П., Мельников А. В. О стабилизации и управлении ста-
тически неустойчивыми объектами//Психологический журнал. Т. 7. 1986. № 5.
С. 50 56.
85. Шадрнков В. Д. Проблемы системогенеза деятельности. Ярославль:
Ярославский Государственный университет, 1980. 140 с.
86. Шадрнков В. Д. Проблемы системогенеза профессиональной деятель-
ности. М.: Наука, 1983. 236 с.
87. Эргономика/Сб. пер. с польского под ред. и с дополнениями В. Ф. Венды.
М.: Мир, 1971. 380 с.
88. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса: Пер. с англ.
М.: Прогресс, 1974 . 454 с.
89. Ягодин Г. А. Перестройка высшей школы и непрерывное образование//
Политическое самообразование. 1986. № 7. С. 33 43.
90. Венда В. Ф. Эргономические проблемы адаптации средств и систем
управления//Кибериетичен аспект на ергономията. София. 1978. С. 17—61 (болт.).
91. Венда В. Ф., Ломов Б. Ф. Психологические проблемы на адаптивного
информационно взанмодействие/УФилософская мысъл. Кн. 2. София. 1977. С. 49—
57 (болг.).
92. Adams J. A. Research and the Future of Engineering Psychology. America
Psychologist, 1972, V. 7. P. 615- 628.
93. Clark A., Cronin B. Expert Systems and library inlormaiion workyyjournal
librarianship. 1983. V. 15, No 4. P. 227—292.
94. Evaluation of proposed control rooms improvement Ihrough analysis of
crilical operator decisions. Cambridge: Boll, Beranek and Newman, 1982. 281 p.
95. Ford F. N. Decision Support Systems and Experl Systems: A compari-
son/yinform. and Management. 1985- No 8. P. 21—26.
96. Frolov К. V. Modern problems of vibrations in Ihe system «man-machine-
environment*. Proceeding of Symp. «Man under vlbralion suffering and protection*.
Undina, Italy. 1979. P. 3—21.
97. Huber G. P. Issues of Design of Group Decision Support SyslemsyyMIS
Quartefy. 1984. V. 8. No 9. P. 195 -204.
98. Jonson D. H., Hartson N. R. The dialogic aulhor. «Hum. Compul. Dialogue
Des.». Amsterdam. 1986. P. 109-163.
99. Kersten G. E. NEGO - Group Decision Support Syslem/yinformalion
a~d Management. 1985. V. 8. No 2. P. 237—246.
100. Knowleage Representation lor Decision Support SystemsyEd. by L. B. Me-
Ihlie and R. H. Sprague. Amsterdam: North-Holland. 1985. 267 p.
101. Leplat J. Accident analyses and work analyses//JournaI of Occupational
Accidents. 1978. No 1. P. 68--80.
102. Lomov B. F., Venda V. F. Human Factors: Problems of Adapting Systems
for the Interaction to the Individual: The Theory of Hybrid Intelligence. Procee-
dings of the Human Factors Socieiy 2Isi Annua! Meeting. San Francisco. Califor-
nia, October, 17—20, 1977. P. 1 -9.
103. Lomov B. F., Venda V. F. La Interrelaclion hombre-maguina en fos sis-
lemas de information. Moscu: Ed. Progreso. 1983. 430 p.
104. Ixmuov B. F., Venda V. F. Methodological Principles of Synthesis of
Hvbrid Intelligence Systems. Conference of the IEEE on Man, Socieiy and Cyber-
netics. Tokyo. 1978. P. Ю26 -1030.
105. Proceedings American Nuclear Soc. Meeting. Jackson, N.---Y. 1984. 460 p.
445
130. Vends V. F. Voies nouvelles pour une theorie de I’apprentissage. Pre-
sent el futur de la psychologic du travail. EAP, Paris, 1980. 371 - 378 pp.
131. Vufik V. M., Sheridan T. B. Hybrid Knowledge-based decision aid
operators ol large scale systems. Large Scale Systems, 10, 1986. 23—30 pp.
132. Vufik V. M., Sheridan T. B. A framework for design of operator plan-
ning/decision, atds: expert systems approach. Applications of Artificial Intelli-
gence, 1984. 38—49 pp.
НАУЧНОЕ ИЗДАНИЕ
ВЕНДА Валерий Федорович
СИСТЕМЫ ГИБРИДНОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Эволюция, психология, информатика
Редактор Е В Григория-Рябова
Переплет художника С Н. Орлова
Художественный редактор А. С Вершинкин
Технические редакторы- О В Куперман, И. Н Раченкова
Корректоры. Н. Г. Богомолова, И. М. Борейша
ИБ № 5963
Сдано в набор 20 10 89.
Подписано в печать 06 02 90 Т-07024.
Формат 60х90х/1в- Бумага типограф. № 1 .
Гарнитура литературная Печать офсетная
Усл. печ л 28,0. Усл кр отт 28,0 Уч -изд л. 32,97.
Тираж 5300 экз Заказ 879 Цена 5 р. 10 к
Ордена Трудового Красного Знамени издательство «Машиностроение»,
107076, Москва, Стромынский пер , 4
Типография Ns 6 ордена Трудового Красного Знамени издательства
«Машиностроение» прн Государственном комитете СССР по печати
193144, Ленинград, ул. Моисеенко, 10